製造業向け画像AI開発の課題設定および技術的解決策の提案について話せます

■背景
初めての社員として入社し、入社当初からプロジェクトマネージャーと開発リーダーを兼務する形で画像AIを用いた受託開発案件のマネジメントを行っていました。またインターン生、中途社員の採用活動や、案件のヒアリング、社内ネットワーク設定、計算機や業務PCのセットアップといった社内SEのような業務など、開発に関わる会社の業務を幅広く着手していました。その結果もあり2019年の頭に M&A されまして親会社に関係する検査工程を画像AIで置き換える案件を開発リーダーとして複数回担当しました。
PoCのみならずシステム設計・開発まで行うことができた案件として「教師なし学習における異常検知と画像処理を組み合わせた欠陥検知アルゴリズムの開発」があり、こちらは画像AIと画像処理を組み合わせた製品の欠陥検知アルゴリズムを実装し、学習サーバーと推論サーバーが異なるハードウェア環境で、モデルのデプロイを行う必要があり、非常に高難易度な案件でした。こうした案件で実績を重ねることで
現在ではkaggleなど機械学習コンペディションで優秀な成績をおさめた社員も数多く入社し
社員数が約60名になり、会社の発展に大きく貢献することができました。
また、今年では自社プロダクトのRpipe-Imageの開発にも一部携わっており、AiモデルのConvert機能の調査や
他社の画像検査機へのAIモデルのデプロイ、推論フローの構築なども行いました。

■話せること
・画像AIの案件の進め方
・画像AI/画像処理を用いる案件の課題設定のアドバイスなど
・画像AI開発に用いるデータに関する情報整理
・ワークの撮像に関する現状認識の整理
・画像AIのモデリング、精度検証のサイクルの実施方法
・AIモデルのconvertやデプロイについて

<ツール>
・プログラミング言語：Python
・Deep Learning フレームワーク: PyTorch (3年), TensorFlow (2年)
・Convert, Inference Engine: ONNX, TensorRT, OpenVINO
・AI task: Classification, Detection, Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Anomaly Detection
。Robotics: ROS1/ROS2
・Docker
・AWS, GCP
・NVIDIA Jetson