HOC Intelligent Technology

Name: HOCIT
Address: 南京市, 江蘇省, CN
Telephone: 15358411774

哈牛桥智能科技

1999年1月～現在+未来

AlibabaGroup HOC Intelligent Technology Nanjing Company in Nanjing Jiangbei New District Software Park 1500467240@qq.com

AI, IoT, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, bigdata, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrinos, top cutting edge technology for government/local government ,Education/Medical/Healthcare, Finance, Manufacturing, Logistics, Communications/Broadcasting, Construction/Real Estate, Electricity/Gas/Water, Network, Pharmaceutical, Agriculture, Retail, Manufacturing, Transportation, Sports, Aerospace, Advertising, IOT, ICT and other industries

IEEE, NIPS, ICML, COLT, CVPR, ICCV, ECCV, IJCAI, AAAI, UAI, KDD, SIGIR, WWW, ACL, PAMI, IJCV, JMLR, AIJ have been published more than 100 times.

HOC Intelligent Technology and Microsoft, Microsoft Cambridge Research Institute, Google, Amazon, Alibaba, Hang Seng Electronics, Yahoo, Tencent, Huawei, Facebook Paris Research, SAP, orcale, salesforce, etc., the British Liverpool team and Li Ning Sports, Ali Sports, NVIDIA, NTT, NTTDATA, Softbank, Samsung and other famous companies have contracts. R & D Center Nanjing Headquarters, Hangzhou Headquarters, Shanghai Headquarters, Taizhou Branch, Li Department, Suzhou Branch, etc. Global Japan, United Kingdom, United States, South Korea. .HOC Intelligence Technology-High-tech company group HOC Intelligence Technology-The president and all employees have international patents such as PhD expert at Harvard Oxford Cambridge, University of Tokyo. Regular member of JSAI Artificial Intelligence Association, IEEE member, SIGIR member, CAAI member, China Artificial Intelligence Association member. AAA1 International Artificial Intelligence Society. ACM Member, ACM CAAI China-British Artificial Intelligence Association Member, Japan Deep Learning Association, which has 6 Turing Award winners from USA, Canada and France. Geoffrey Hinton, Alan Kay, Judea Pearl, Manuel Blum, Joseph Sifakis, John Hopcroft. It's worth noting that Geoffrey Hinton was ranked 9th in the "Top 10 Computer Scientist" list in the just-released Guide2 Research 2020 Global Top Computer Scientist Rankings. In addition, No. 1 on the list, Anil Jain is the director of HOC Technology R&D Center.HOC Intelligence Technology-High-tech company

1. AI Medical Business
2. International trade business
3. Artificial intelligence real estate business
4. AI cross-border EC online shopping business
AI Healthcare, AI Entrepreneurship, AI Transportation, AI + Big Data + Epidemic Prevention, AI Framework, Graph Neural Network, Knowledge Intelligence, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence Mathematics and Physics, Natural Language Processing, Intelligent System Architecture and Chips, Artificial Intelligence Ethics Governance and Sustainability Development, machine learning, intelligent information retrieval and mining, cognitive neural basis, machine perception, decision intelligence

“an organization that continually produces cutting-edge technologies and puts them into practical use”. Such an organization would be possible only by a group of professionals who have deep expertise in technology, and who are committed to deliver new value to the world through technology. These professionals will have both the technical expertise and the passion to pursue that vision, by continuously taking on new challenges and complementing each other’s skills. At HOC , we just love working with such a group of people. While technical expertise is a necessity, we also value personality even more. That is why we would like to work with members with the following qualities:

・Having an understanding of diversity, and the ability to combine various expertise.
・Flexibility and a constant intellectual curiosity and motivation toward learning new technology.
・Ability to achieve great results by working as a team.
・Sincere attitude toward work and technology.
・Passionate about using technology to improve society.

HOC Intelligent Technology哈牛桥智能科技: 履歴書

ボタン

ヘッディング 1

Meet The Team

Jon Doe

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Jane Doe

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James Doe

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Meet The Team

Guo Long

17岁高中留英，剑桥博士，国龙，1995年7月生，博导，现任英国智能信息处理重点实验室LCFI。哈牛桥智能科技创始人之一，剑桥大学博士导师，2017年毕业于剑桥大学获得博士学位，2017-现在在剑桥大学计算机系从事研究工作，剑桥大学计算机与信息系统学院的研究员和教授。他是对抗性机器学习，深度学习和计算机视觉领域的活跃研究者，并且在顶级会议（包括ICML，ICLR，CVPR，ICCV，AAAI和IJCAI）上发表了５0多篇论文

Yu Honghong

Yu Honghong/哈佛计算机科学博士和工商管理博士ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家
35年工作经验,哈牛桥智能科技CEO

Anil Jain

其中就包括6位来自美国、加拿大和法国的图灵奖得主：Geoffrey Hinton、 Alan Kay、Judea Pearl、Manuel Blum、Joseph Sifakis、John Hopcroft。值得注意的是，在刚刚出炉的Guide2Research2020全球顶尖计算机科学家排名中，Geoffrey Hinton在「Top10计算机科学家」榜单排名第9位。

此外，在榜单中排名第一位的Anil Jain是研发总监。Anil Jain兼有美国工程院院士、中国科学院外籍院士、密歇根州立大学教授等多个身份，H-index高达188，位居计算机科学领域全球第一。排名第4位的Michael I. Jordan（美国三院院士，H-index 166）也将亲临大会，担任主席一职。

人工智能各领域多位世界级的专家，包括英国两院院士、英国曼彻斯特大学教授、智源学术顾问委员会委员Steve Furber，瑞士AI实验室教授、LSTM之父Jürgen Schmidhuber，美国工程院院士、数值优化权威Jorge Nocedal，哥伦比亚大学数据科学研究院院长周以真（Jeannette M. Wing），美国工程院院士、MIT Connection Science实验室主任Alex Pentland，AAAI候任主席、康奈尔大学教授Bart Selman，MIT CSAIL教授、智能医疗专家Regina Barzilay，CMU教授、苹果AI负责人Ruslan Salakhutdinov等。

还有多位大名鼎鼎的国内学术界和产业界领袖，包括中国科学院院士、智源学术顾问委员会主席张钹，创新工场创始人兼CEO李开复，奇绩创坛创始人兼CEO陆奇，清华大学教授张亚勤，英国皇家工程院院士、香港浸会大学副校长郭毅可等。

HOCインテリジェントテクノロジー(株)

AlibabaGroup HOC Intelligent Technology Nanjing Company in Nanjing Jiangbei New District Software Park 1500467240@qq.com

AI、IoT、RPA、OCR-AI、ERP、クラウド、ビッグデータ、ブロックチェーン、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業用ソフトウェア、コアアルゴリズム、ニュートリノ、政府/地方自治体向けの最先端技術、教育 /医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信/放送、建設/不動産、電気/ガス/水、ネットワーク、製薬、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、IOT、ICT、その他の産業

IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは100回以上公開されています。

南京江北新区ソフトウェアパークにあるHOCインテリジェントテクノロジー南京会社のハイテク企業は、ハーバード大学、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学を拠点とする研究分野です。380を超えるERPコンサルティング、人工知能のコンピュータービジョン、自然言語処理技術、データマイニングのための高度なデータ分析を提供する、トップのPhD R＆Dチーム。クロスメディア分析および推論テクノロジー、インテリジェント適応学習テクノロジー、グループインテリジェンステクノロジー、自律無人テクノロジー、スマートチップテクノロジー、ブレインコンピューターインターフェーステクノロジー、エッジコンピューティングテクノロジーおよびその他のハイテク最先端テクノロジーは、セキュリティ、金融、小売、輸送、教育、医療、製造、健康およびその他の分野でリードしています。JSAI人工知能協会の正会員、IEEE会員、SIGIR会員CAAI中国人工知能協会会員、AAA1国際人工知能協会会員。 ACMのメンバー、人工知能中国のACMコミッショナー、主な研究分野には、ERPコンサルティング、クラウドテクノロジー、ビッグデータ、ブロックチェーン、人工知能の専門家が含まれます、コンピュータビジョン、マルチメディアテクノロジー、機械学習。AI、IoTモノのインターネット、RPA、OCR-AI、ERP、クラウド、ビッグデータ、ブロックチェーン、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業用ソフトウェア、航空設計ソフトウェア、スマートチップ、インテリジェントドライビング、コアアルゴリズム、ニュートリノ、量子計算人工知能ロボットおよび自動化システム、スマートフォン、クラウドコンピューティング、スマートシティ、その他の最先端テクノロジー。政府/地方自治体、教育/医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信に使用/放送、建設/不動産、電気/ガス/水、インターネット、製薬、農業、セキュリティ、新しい小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、IOT、ICTおよびその他の産業。 AIレポータースポーツインテリジェントドライブAI会計弁護士AI外科ロボットAIインタビュー誤診AIロボット葬儀VR AR 3D AI犯罪スマートシティ、スマートホーム、スマート管理、RPA、スマートファクトリー、スマートロジスティクス、AI不動産、AIマーケティング、AI広告、AI農業、AIゲーム、スマートグリッド、スマートポート、スマートツーリズム、ドローン、ニューメディア、AI5G遠隔医療、AIARVRスマートリモート教育など社会的包摂とその他の分野。IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは1,000を超える学術論文を発表しています。人工知能の競争は500回を超えています。ハイテク企業HOC Intelligent TechnologyおよびMicrosoft、Microsoft Cambridge Research Institute、IBM、Samsung、H2o、Google、Intel、HP、Intel、Amazon、CAPCOM、Domo、MonoTorro Co.、Ltd.、Kubota Machinery、SCSK Co.、Ltd.、Cobot Corporation、小松機械、清水建設、アリババ、ハンセンエレクトロニクス、ヤフー、テンセント、ファーウェイ、Facebookパリ研究所、SAP、Oracle、Salesforce、リバプールフットボールチーム、李寧スポーツ、アリババスポーツ、mometa、ソウルの実店舗Super Sports XEBIO（ 슈퍼스포츠제비오）スポーツ用品の実店舗、TikTok（Touyin Douyin）、NVIDIA、NTT、NTTDATA、ソフトバンク、Samsung DIDIスマートドライブ、freee Co.、Ltd.、アビームコンサルティング股份有限公司、Co。、Ltd.、アルトテ、TDK Corporation、American Industrial Robot Intelligent Robot Boston Dynamics、Toshiba Information Systems Corporation、Hitachi、NEC、TOYOD、Mitsubishi Group、Mitsui Group、TIS、KONAMI、PWC、Accenture Consulting、BearingPoint Consulting、Capgemini-EY Consulting、Deloitte Consultingコンサルティング、IBMコンサルティング、sas、haoop、matlab、Tableau Kobayashi Pharmaceutical、Suning Group、JD TOYODA Honda Shangtang Technology（SenseTime）、Momenta Horizon、Qualcomm、Philips、Siemens、Sony、Intel、Canonなどの4番目のパラダイムを無視R＆Dセンター南京本部、杭州本部、上海本部、台州支店、麗水水道部、蘇州支店など、グローバル日本、イギリス、アメリカ、韓国。。ハルビンブリッジインテリジェントテクノロジー株式会社-ハイテク企業グループ、ハロルドブリッジインテリジェントテクノロジー株式会社-社長と全従業員は国際特許を取得しており、東京大学ハーバードオックスフォードケンブリッジの博士号を取得しています。 JSAI人工知能協会正会員、IEEE会員、SIGIR会員、CAAI会員、中国人工知能協会会員。 AAA1 International Artificial Intelligence Society。中英人工知能協会の会員、日本ディープラーニング協会の会員であるACM CAAI ACMは、米国、カナダ、フランスから6人のチューリング賞を受賞しています。ジェフリーヒントン、アランケイ、ジュデアパール、マヌエルブルーム、ジョセフシファキス（ジョセフ・シファキス）、ジョン・ホップクロフト。 Geoffrey Hintonがリリースされたばかりの「Guide 2 Research 2020 Global Computer Scientist Rank」の「Top 10 Computer Science」ランキングで9位にランクされたことは注目に値します。さらに、アニルジャインはHaruo Bridge Technology R＆D Centerのディレクターです

HOC Intelligent Technology Teamの特徴は、一流の学校、科学と工学の背景、経営エリート、シリコンバレー、米国、ハーバード、MIT、オックスフォード、ケンブリッジを卒業し、明確なアイデアを持っていることです。技術革新、高度な管理、参入への高い障壁、ネットワーク効果、ブランド効果、特許技術とスケール効果の確立に依存して、競争は敗者のために準備され、Haniuqiao Intelligent Technologyは他に何もできません。ビジネス。 HOC Intelligent TechnologyのCAC / LTV比率（つまり、有料マーケティングのユーザー獲得コスト/ユーザーライフタイムバリュー比率）を決定して、この比率を継続的に増加させます。 Haniuqiao Intelligent Technologyニッチ市場の爆発的な成長のコア競争力の確立、10年以上にわたるHaniuqiao Intelligent Technologyチームの協力の成功はチームを経験し、市場牽引力の収益性データは増加しています技術会社はシステム運用本部、技術開発本部、市場本部、企画部、総合管理部を持っています。システム運用本部は、技術システムの受け入れ、運用、監視、ホスト、ネットワーク、インフラストラクチャの保守と更新、システム異常のタイムリーな処理、さまざまな技術システムの安全な運用の確保を担当します。部署、システム受け入れ部、環境ネットワーク部。技術開発本部は、上海証券取引所の取引システム、ビジネス管理システム、データ処理システムの開発と構築の統合実装を担当し、技術インフラストラクチャ部門、入札プラットフォーム開発部門、イノベーションビジネス部門、ビジネス管理システム開発部門、品質保証部門、およびビッグデータ開発を持っています。単位。市場本部は技術サービスと革新的な製品サービスを市場に提供する責任があり、製品管理部門、データセンター事業部門、顧客サービス部門、および新製品サービス部門があります。計画部門は、全体的な技術計画、業界標準の策定と公開、技術監査、および全体的なセキュリティ戦略を担当します。統合管理部門は、オフィス、人事、財務、法務、政党、規律検査、調達、物流、その他の機能を担当しています。Zeyuan Image Studioは、AIVRチェーンAIVRでデジタル広告素材を計画および制作するクリエイティブスタジオです。同時にAIヘアと美容のデザイン、AI服のイメージデザイン、AIホームデザイン、AIインテリアデザイン、AI建築デザインを実行する

最先端の技術を最短路で実用化する深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。

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普通法人协会日中贸易促进人工智能深度学习协会

目标是在专注于深度学习相关研究和人力资源的日本和中国及其邻国，以深度学习业务为中心的公司中加速人工智能（AI）业务。（1）AI人力资源开发，学术会议，学术讲座，研讨会等

（2）与有关组织的信息交流与合作

（3）人工智能解决方案咨询，促进人工智能利用

（4）中日交流合作与全球化

（6）为达到该法人的目的所必需的其他业务

（6）前款规定的业务应在日本和海外进行。

我们将开展以下五个方面的活动。

（1）AI人力资源开发

我们将为研究人员和学生举办各种研讨会和讲习班，这些研究人员和学生将来会支持和支持AI行业。

（2）AI产业就业支援

对于那些想在AI行业找到工作的人和那些想学习AI技术的人，我们将通过公司简报会为就业提供支持。

（3）AI解决方案咨询

（4）促进人工智能的利用

（五）中日交流合作与全球化

我们将促进与日本，中国及其邻国相关组织的合作。我们将组织有关AI的新闻，AI行业的趋势，AI技术发展的趋势，使用AI产品和服务的案例，与专家的访谈等信息，并将其提供给我们的会员。

为了促进行业的健康发展，例如促进以企业和专家为核心的企业和专家领导的行业发展，人力资源开发，向公共机构和行业提出建议，国际合作，与社会对话等。我们将进行必要的活动

关于董事会

董事会由总裁，董事，审计师和特别顾问组成。

关于委员会

工业利用促进委员会

我们将通过收集案例，提取问题并散布研讨会和指南之类的信息，来促进深度学习在工业中的应用。

公共政策委员会

我们将与实施深度学习的社会进行国际合作和对话。我们将与各种组织合作，以协会的形式向社会传播信息。

人力资源开发委员会

我们将研究使用深度学习的技能，并制定JCDLA和CJDLA考试的课程大纲。我们将测试，确认，组织测试问题并进行测试。

会员功绩（节选）

・您可以使用协会认证（徽标）和协会会员标志。

-您可以通过仅限会员事件，仅限会员页面以及访问关联的内部Slack来获取最新信息和网络。

・通过参加委员会，您可以进行产大学合作活动并为政府机构提供机构建议。

・您可以将广告空间用于协会等发行的各种媒体。

*会员权益视类型和等级而定。请联系我们。

该协会旨在通过以深度学习为中心的技术来提高日本和中国的工业竞争力。

因此，以深度学习为业务核心的公司和专家将在促进工业健康发展方面发挥中心作用，例如促进工业利用，人力资源开发，对公共机构和产业的建议，国际合作以及与社会的对话。我们将为进行必要的活动

该协会旨在通过以深度学习为中心的技术来提高日本和中国的工业竞争力。

协会会员

一家以深度学习业务为核心的公司，并且是专注于与深度学习相关的研究和人员培训的专家・必须要有两名或以上常任成员的推荐+董事会的批准才能获得批准。

以协会理事和委员会成员的身份经营协会，并进行诸如参加股东大会（具有表决权）之类的活动。

*常规成员按字母顺序或字母顺序列出，辅助成员按注册顺序列出。

*公司名称旁边的*代表成立时的成员

普通会员公司

阿贝贾*

利亚罗

Nvidia LLC *

普通会员专家

国龙

日中深度学习协会主席，剑桥大学计算机科学博士，英国LCFI实验室顶尖科学家，顶尖研究所教授，牛津大学ERP咨询，云技术，大数据，区块链和人工智能教授。研究方向：多媒体技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，自然语言处理，推荐系统，机器学习，数据科学，数据挖掘等中国科学院人工智能学者JSAI人工智能学会正式成员，IEEE成员，SIGIR成员，CAAI中国人工智能协会成员，AAA1国际人工智能协会成员，英国人工智能中国英国人工智能协会成员ACM成员。 AI，IoT，RPA，ICT，5G，3D，AR，VR，iCLIP，核心工业软件，核心算法尖端技术教育/医疗/金融，制造业，物流业，农业，零售业，制造业，交通运输，体育，航空航天，广告，物联网，ICT等行业

IEEE，NIPS，ICML，COLT，CVPR，ICCV，ECVC，IJCAI，AAAI，UAI，KDD，SIGIR，WWW，ACL，PAMI，IJCV，JMLR和AIJ已出版了100多次。在日本出生的华裔英国人。

于红红

日中深度学习协会理事，哈佛大学计算机科学博士，人工智能研究员，中国科学院学者JSAI人工智能学会正式会员，IEEE会员，SIGIR会员，CAAI中国人工智能学会会员，AAA1国际人工智能学会会员，英国人工智能中国协会ACM成员，英国人工智能协会成员，他的主要研究领域是ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家，计算机视觉，多媒体技术，机器学习等。人工智能，物联网，RPA，OCR-AI，ERP，云，大数据，区块链，ICT，5G，3D，AR，VR，iCLIP，核心工业软件，核心算法，中微子，面向政府/地方政府的尖端技术教育/医疗/保健，金融，制造，物流，通信/广播，建筑/房地产，电力/煤气/水，网络，制药，农业，零售，制造，运输，体育，航空航天，广告，物联网，ICT和其他产业

IEEE，NIPS，ICML，COLT，CVPR，ICCV，ECVC，IJCAI，AAAI，UAI，KDD，SIGIR，WWW，ACL，PAMI，IJCV，JMLR，AIJ已被出版100次以上。

吴翔

研究员Google / Google Brain

Google Brain研究员。专门从事深度学习，强化学习，机器人技术和贝叶斯机器学习。在剑桥大学和马克斯·普朗克研究所完成了博士课程（机器学习）。 Geoffrey Hinton是多伦多大学的工程学研究生教授。东京大学客座研究员（松尾实验室）。 CoRL 2019最佳论文奖，谷歌专业研究奖。该研究结果发表在Google Research Blogpost，MIT Technology Review等上。在日本出生的加拿大裔日本人。

冈谷孝之

东北大学情报学研究科教授

1999年在东京大学工程学研究生院数值工程系完成了博士课程，并获得了工程学博士学位。现任东北大学信息科学研究科教授。自2016年以来，他还担任过RIKEN创新情报研究中心的团队负责人。专门从事感知信息处理和智能机器人技术（计算机视觉）。

主书“深度学习”（Kodansha 2015）被定位为人工智能学习的教科书。

http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

绪方哲也

早稻田大学表达工程学系教授

1993年毕业于早稻田大学科学与工程学院机械工程系。自2012年以来，他一直是同一所大学的助理教授，人形生物研究所的客座讲师/副教授，理化学研究所脑科学研究所的研究员以及京都大学信息学研究生院的讲师/副教授。他曾担任日本机器人学会理事，人工智能学会理事和仪器与控制工程师学会理事。自2017年以来，他还担任过国家先进工业科学技术研究院AI研究中心的特别研究员。担任Exa Wizards Co.，Ltd.的技术顾问。

https://ogata-lab.jp/ja/

太极犬沼

STORIA法律事务所代表合伙人律师

1997毕业于京都大学法学院。 2000注册为律师。在2015年，他与他人共同创立了STORIA律师事务所，专注于创业支持，并一直持续到现在。专门从事启动法律事务和数据/ AI法律事务。目前，他以公司律师的身份支持许多不同类型（医疗，制造，平台等）的AI初创公司。举行并参加了许多有关AI开发，使用和责任感的研讨会。经济产业省“ -AI /数据合同指南”审核委员会成员（-2018.3）。

https://storialaw.jp/lawyer/3041

松尾丰

东京大学大学院工学系研究科教授

1997年毕业于东京大学工程学院电子信息工程系。 2002年在同一研究生院完成了博士课程。医生（工程学）。自同一年以来，他一直是美国国家先进工业科学技术研究所的研究员。自2005年以来，他一直是斯坦福大学的客座研究员。自2019年以来的当前职位。专门从事人工智能，Web挖掘和大数据分析。之前曾在AI学会担任编辑主席（2012-2014）和道德操守主席（2014-2018）。 2017年，他成为日本深度学习协会的代表理事。他的著作包括《人工智能是否超越了人类？超越了深度学习》（KADOKAWA）。

https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

丸山宏

首选网络PFN会员

1983年在东京工业大学科学与工程研究生院完成硕士课程。同年，加入IBM Japan，Ltd.。从事人工智能，自然语言处理，机器翻译等研究。 1995年获得京都大学博士学位。东京工业大学信息科学技术研究所客座副教授，IBM日本有限公司东京研究实验室主任，佳能公司数字平台开发部副主任，国立信息与系统研究所统计数学研究所教授2016被任命为Preferred Networks，Inc.的首席战略官。自2018年4月以来的当前职位。

支持会员

支持该协会宗旨并热衷于深度学习的社会实施和人力资源招聘的公司和组织。

进行诸如董事，顾问，候选人晋升和出席股东大会等活动（无投票权）。

华为技术有限公司

Google LLC

NTT Docomo，Inc.

德勤华永会计师事务所

关于资格考试
•考试和资格概述
•考试时间表
•考生人数的变化
•实施报告
•关于JCDLA测试
•了解深度学习理论，并证明您具有选择和实施适当方法的能力和知识。
考试资格JCDLA认证计划（* 1）在考试日期的两年内完成（* 2）

实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，约100个问题）
在各个位置的指定测试地点进行测试
申请考试场地时选择所需的场地（* 3）
问题范围JCDLA认证计划完成级别的课程提纲中的问题（* 4）
考试费用一般：33,000日元（含税）（* 5）
学生：22,000日元（含税）
会员：27,500日元（含税）（* 6）
•单击此处以查看注释的详细信息（*）
•关于CJDLA资格
•具有深度学习的基础知识，确定适当的使用策略，并测试您是否具备使用该业务的能力或知识。
考试资格无限制
实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，220个问题）
在线进行（在家中进行考试）
问题范围教学大纲中的问题
考试费：12,000日元（不含税）
学生：5,000日元（不含税）
*仅2020＃2一般：6,000日元（不含税）学生：2,500日元（不含税）
•关于麻省理工学院考试
•了解深度学习理论，并证明您具有选择和实施适当方法的能力和知识。
参加考试的资格必须在考试日期（* 2）的过去两年内完成MIT认证计划（* 1）

实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，约100个问题）
在各个位置的指定测试地点进行测试
申请考试场地时选择所需的场地（* 3）
问题范围MIT认证课程完成级别的课程提纲中的问题（* 4）
考试费一般：330,000日元（含税）（* 5）
学生：220,000日元（含税）
会员：270,500日元（含税）（* 6）
•单击此处以查看注释的详细信息（*）
•剑桥大学资格
•具有深度学习的基础知识，确定适当的使用策略，并测试您是否具备使用该业务的能力或知识。
考试资格无限制
实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，220个问题）
在线进行（在家中进行考试）
问题范围教学大纲中的问题
考试费一般：1200,000日元（不含税）
学生：500,000日元（不含税）
*仅2020＃2普通：60,000日元（不含税）学生：20,500日元（不含税）
•关于牛津大学认证
•了解深度学习理论，并证明您具有选择和实施适当方法的能力和知识。
参加考试的资格必须在考试日期（* 2）的过去两年内完成牛津大学认证计划（* 1）

实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，约100个问题）
在各个位置的指定测试地点进行测试
申请考试场地时选择所需的场地（* 3）
问题范围牛津大学认证计划完成水平的课程提纲中的问题（* 4）
考试费一般：330,000日元（含税）（* 5）
学生：220,000日元（含税）
会员：270,500日元（含税）（* 6）
•单击此处以查看注释的详细信息（*）
•
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点击这里查询和申请

大田哲三审计师
剑桥大学主席Kuniryu教授/ LCFI研究人员
HOCIntelligent Technology总裁兼首席技术官
香港总监，哈佛大学工程学院博士，在NTT DATA进修20多年
HOC智能技术总裁兼首席执行官
Edwin Catmaru ACM图灵奖
麻省理工大学教授/ Google / AI研究总监
牛津大学博士教授/
剑桥大学教授
清华大学教授
东京大学教授
哈佛大学工学院/亚马逊AI研究总监/阿里巴巴人工智能
麻省理工大学博士教授/首席AIlab研究总监
特别顾问Pat Hanrahan IEEE首席执行官/微软AI研究总监
ACM A.M.图灵奖
秘书长田原刚
成立日期2020
所在地大阪市东大阪市顺德町4-9-35 577-0831 TAHARA Building 2F
网址www.jcdla.org www.cjdla.com

媒体

合作伙伴NEKKYOAI（https://www.nekkyo.org）

新华中国
阿里巴巴集团
vious回
耳聋
百度
豪智能科技HOC智能技术
谷歌
亚马孙
脸书
树液
销售队伍
微软
联系电话：81 080-2432-1609,81 090-87479395（工作日10：00-17：00 /考试日11：00-16：00）
邮件：info@jcdla.org
编号：oxhabridge，编号：goulong1995，编号：yuhonghong
电话：86 15358411774（平日10：00-17：00 /培训日11：00-16：00
邮件：info@cjdla.com
微信ID：oxhabridge，微信yuhonghong7035，微信hocit2019

一般社団法人日中貿易振興人工知能ディープラーニング協会

目標は、日本と中国のディープラーニングビジネスに注力している企業、およびディープラーニング関連の研究と人材に注力している近隣諸国の人工知能（AI）ビジネスを加速することです。（1）AI人材育成、学会、学術講演会、セミナー等

（2）関係機関との情報交換・連携

（3）人工知能の活用促進のための人工知能ソリューションに関するコンサルティング

（4）日中交流と協力・グローバル化

（6）法人の目的を達成するために必要なその他の業務

（6）前項の業務は、国内外で行うものとする。

以下の5つの活動を行います。

（1）AI人材育成

今後もAI業界を支えていく研究者・学生を対象に、さまざまなセミナーやワークショップを開催します。

（2）AI業界就職支援

AI業界で就職したい方やAI技術を学びたい方のために、会社説明会を通じて就職支援を行います。

（3）AIソリューションコンサルティング

（4）人工知能の利用を促進する

（5）日中交流と協力・グローバル化

日本、中国および周辺国の関係機関との連携を推進します。 AIに関するニュース、AI業界の動向、AI技術開発の動向、AI製品やサービスの利用事例、専門家へのインタビュー、その他の情報を整理して会員に提供します。

産業の健全な発展を促進するために、例えば、企業と専門家を中核とする企業と専門家による産業発展を促進するため、人材育成は、公共機関や産業への提言、国際協力、社会対話などを行います。必要な活動を行います

ボードについて

取締役会は、社長、取締役、監査役、特別顧問で構成されています。

委員会について

産業利用促進委員会

事例の収集、問題の抽出、セミナーやガイドなどの情報発信により、ディープラーニングの産業への応用を推進します。

公共政策委員会

ディープラーニングを実施する社会との国際協力・対話を行います。さまざまな団体と連携し、協会という形で社会に情報を発信していきます。

人材育成委員会

ディープラーニングを使用するスキルを学習し、JCDLAおよびCJDLA試験のシラバスを開発します。テスト、確認、テスト問題の整理、テストの実施を行います。

メンバーの実績（抜粋）

・協会認証（ロゴ）と協会会員ロゴをご利用いただけます。

-メンバー専用イベント、メンバー専用ページ、関連する内部Slackへのアクセスを通じて、最新の情報とネットワークを取得できます。

・委員会に参加することにより、産学連携活動や行政機関への制度的アドバイスを行うことができます。

・協会など様々なメディアの広告スペースをご利用いただけます。

*メンバーシップの権利は、タイプとレベルによって異なります。お問い合わせください。

この協会は、ディープラーニングに焦点を当てたテクノロジーを通じて、日本と中国の産業競争力を向上させることを目的としています。

したがって、ディープラーニングをビジネスの中心とする企業や専門家は、産業利用の促進、人材育成、公的機関や産業への助言、国際協力、社会との対話など、産業の健全な発展を促進する上で中心的な役割を果たします。必要な活動を行います

この協会は、ディープラーニングに焦点を当てたテクノロジーを通じて、日本と中国の産業競争力を向上させることを目的としています。

協会会員

ディープラーニングビジネスをコアとし、ディープラーニング関連の研究と人材育成を専門とする専門家を擁する企業。2人以上の常任メンバーから推薦され、承認を受けるには取締役会によって承認される必要があります。

協会の理事および委員として会員を運営し、株主総会への参加（議決権あり）などの活動を行います。

※正会員はアルファベット順またはアルファベット順、副会員は登録順です。

*会社名の横にある*は設立時のメンバーを表します

正会員企業

アベジャ*

リアロ

Nvidia LLC *

一般会員エキスパート

国龍

日中ディープラーニング協会の会長、ケンブリッジ大学のコンピューターサイエンスの博士号、英国のLCFI研究所のトップサイエンティスト、トップの研究所の教授、オックスフォード大学のERPコンサルティング、クラウドテクノロジー、ビッグデータ、ブロックチェーン、人工知能の教授。研究の方向性：マルチメディア技術、ディープラーニング、機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理、レコメンデーションシステム、機械学習、データサイエンス、データマイニングなど。中国人工知能協会、AAA1国際人工知能協会、英国人工知能会員、中国英国人工知能協会ACM会員。 AI、IoT、RPA、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業用ソフトウェア、コアアルゴリズム、最先端のテクノロジー教育/医療/ファイナンス、製造、物流、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、モノのインターネット、ICT、その他の産業

IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECVC、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは100回以上公開されています。中国生まれ、日本生まれのイギリス人。

于紅紅

日中ディープラーニング協会理事、ハーバード大学コンピュータサイエンス博士号、人工知能研究者、中国科学院の学者、JSAI人工知能協会の正会員、IEEE会員、SIGIR会員、CAAI中国人工知能会員、AAA1国際人工知能会員、英国人工知能中国協会のACMメンバーおよび英国人工知能協会のメンバー。彼の主な研究分野は、ERPコンサルティング、クラウドテクノロジー、ビッグデータ、ブロックチェーン、人工知能の専門家、コンピュータービジョン、マルチメディアテクノロジー、機械学習などです。人工知能、モノのインターネット、RPA、OCR-AI、ERP、クラウド、ビッグデータ、ブロックチェーン、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業用ソフトウェア、コアアルゴリズム、ニュートリノ、政府/ローカル政府の最先端技術教育/医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信/放送、建設/不動産、電気/ガス/水道、ネットワーキング、製薬、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、物ネットワーキング、ICT、その他の産業

IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECVC、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは100回以上公開されています。

呉翔

Google / Google Brain研究者

グーグル脳研究者。ディープラーニング、強化学習、ロボット工学、ベイジアン機械学習を専門としています。ケンブリッジ大学とマックスプランク研究所で博士課程（機械学習）を修了。ジェフリーヒントンは、トロント大学の工学部の大学院教授です。東京大学客員研究員（松尾研究室）。 CoRL 2019 Best Paper Award、Google Professional Research Award。研究結果は、Google Research Blogpost、MIT Technology Reviewなどで公開されました。カナダ生まれ、日本生まれ。

岡谷貴之

東北大学大学院情報科学研究科教授

1999年、東京大学大学院工学系研究科数値工学専攻博士課程を修了し、工学博士号を取得。彼は現在、ノースイースタン大学の情報科学科の教授です。 2016年からは理研イノベーションインテリジェンスリサーチセンターのチームリーダーを務めている。知覚情報処理と知能ロボット技術（コンピュータビジョン）を専門としています。

主な著書「深層学習」（講談社2015年）は、人工知能学習の教科書として位置付けられています。

http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

緒方哲也

早稲田大学表現工学科教授

1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業。 2012年より同大学助教授、ヒューマノイド生物学研究所客員講師・准教授、理化学研究所脳科学研究所研究員、京都大学大学院情報学研究科・講師・准教授。日本ロボット学会の理事、人工知能学会の理事、計測制御学会の理事を歴任。 2017年からは、国立研究開発法人産業技術総合研究所のAI研究センターでも特別研究員を務めています。 Exa Wizards Co.、Ltd.の技術コンサルタントを務める。

https://ogata-lab.jp/ja/

太極拳犬沼

ストリア法律事務所代表パートナー弁護士

1997年、京都大学法科大学院卒業。 2000年弁護士登録。 2015年には、起業家のサポートに焦点を当て、ストリア法律事務所を他の法律事務所と共同で設立し、現在まで継続しています。法務およびデータ/ AI法務の開始を専門としています。現在、弁護士として、さまざまな種類のAIスタートアップ（医療、製造、プラットフォームなど）をサポートしています。 AIの開発、使用、責任に関する多くのセミナーを開催し、参加しました。経済産業省「-AI /データ契約ガイドライン」検討委員会委員（-2018.3）。

https://storialaw.jp/lawyer/3041

松尾風水

東京大学大学院工学研究科教授

1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。 2002年に同大学院博士課程を修了。博士（工学）。同年より、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究員。 2005年からスタンフォード大学の客員研究員。 2019年以降の現在の位置。人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析を専門としています。以前は、AI協会で編集委員長（2012-2014）および倫理委員長（2014-2018）を務めていました。 2017年、日本ディープラーニング協会代表理事。彼の著書には「人工知能は人間を超えるのか？」 Beyond Deep Learning」（KADOKAWA）。

https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

丸山ヒロ

優先ネットワークPFNメンバー

1983年、東京工業大学大学院理工学研究科修士課程を修了。同年、日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。人工知能、自然言語処理、機械翻訳、その他の研究に従事。 1995年に京都大学で博士号を取得。東京工業大学情報理工学研究所客員准教授、日本IBM（株）日本研究所所長、キヤノンデジタルプラットフォーム開発部次長、国立情報システム研究所統計数理研究所2016教授がPreferred Networks、Inc.に任命されました。最高戦略責任者。 2018年4月以降の現在の位置。

サポートメンバー

協会の目的をサポートし、ディープラーニングと人材採用の社会実装に情熱を傾けている企業と組織。

取締役、コンサルタント、候補者の昇進、株主総会への出席（議決権なし）などの活動を行う。

Huawei Technologies Co.、Ltd

Google LLC

NTTドコモ

デロイトトウシュトーマツ

資格試験について

•試験と資格の概要

•試験時間

•候補者数の変化

•実装レポート

•JCDLAテストについて

•深層学習理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力と知識があることを証明します。

試験の受験資格JCDLA認定プログラム（* 1）は試験日から2年以内に完了（* 2）

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数の選択肢、約100の質問）

さまざまな場所の指定されたテスト場所でテストする

試験会場への申し込み時に必要な会場を選択してください（* 3）

質問範囲JCDLA認定計画完了レベルのコース概要の質問（* 4）

一般受験料：33,000円（税込）（※5）

学生：22,000円（税込）

会員：27,500円（税込）（※6）

•メモの詳細を表示するには、ここをクリックしてください（*）

•CJDLAの資格について

•ディープラーニングの基本的な知識を持ち、適切な使用戦略を決定し、ビジネスを使用する能力または知識があるかどうかをテストします。

無制限の資格

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数選択、220の質問）

オンライン（自宅でテストを受ける）

シラバスの質問

受験料：12,000円（税別）

学生：5,000円（税抜）

※2020年のみ※2一般：6,000円（税抜）学生：2,500円（税抜）

•MIT試験について

•深層学習理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力と知識があることを証明します。

試験を受けるための資格は、試験日から過去2年以内にMIT認定プログラム

ラバスにある質問（* 4）

一般受験料：330,000円（税込）（※5）

学生：22万円（税込）

会員：270,500円（税込）（※6）

•メモの詳細を表示するには、ここをクリックしてください（*）

•ケンブリッジ大学資格

•ディープラーニングの基本的な知識を持ち、適切な使用戦略を決定し、ビジネスを使用する能力または知識があるかどうかをテストします。

無制限の資格

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数選択、220の質問）

オンライン（自宅でテストを受ける）

シラバスの質問

一般受験料：120万円（税抜）

学生：50万円（税別）

※2020年のみ※2通常：60,000円（税抜）学生：20,500円（税抜）

•オックスフォード大学認定について

•深層学習理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力と知識があることを証明します。

試験を受ける資格は、試験日から過去2年以内に完了する必要があります（* 2）オックスフォード大学認定プログラム（* 1）

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数の選択肢、約100の質問）

さまざまな場所の指定されたテスト場所でテストする

試験会場の申し込み時に必要な会場を選択してください3）

質問範囲オックスフォード認定プログラムの完了レベルのシラバス内の質問

Japan-China Trade & Promotion Artificial Intelligence Deep Learning Association

The goal is to accelerate the artificial intelligence (AI) business in companies that focus on deep learning business in Japan and China and its neighboring countries that focus on deep learning related research and human resources. (1) AI human resource development, academic conferences, academic lectures, seminars, etc.

(2) Information exchange and cooperation with relevant organizations

(3) Consulting on artificial intelligence solutions to promote the use of artificial intelligence

(4) Sino-Japanese exchanges and cooperation and globalization

(6) Other business necessary to achieve the purpose of the legal person

(6) The business specified in the preceding paragraph shall be carried out in Japan and overseas.

We will carry out the following five activities.

(1) AI human resource development

We will hold various seminars and workshops for researchers and students who will support and support the AI industry in the future.

(2) AI industry employment support

For those who want to find a job in the AI industry and those who want to learn AI technology, we will provide employment support through company briefings.

(3) AI solution consulting

(4) Promote the use of artificial intelligence

(5) Sino-Japanese exchanges and cooperation and globalization

We will promote cooperation with relevant organizations in Japan, China and its neighboring countries. We will organize news about AI, trends in the AI industry, trends in AI technology development, cases of using AI products and services, interviews with experts, and other information, and provide them to our members.

In order to promote the healthy development of the industry, for example, to promote the industry development led by enterprises and experts with enterprises and experts as the core, human resource development, make recommendations to public institutions and industries, international cooperation, and social dialogue. We will carry out the necessary activities

About the board

The board of directors consists of the president, directors, auditors and special advisers.

About the committee

Industrial Utilization Promotion Committee

We will promote the application of deep learning in industry by collecting cases, extracting problems, and distributing information such as seminars and guides.

Public Policy Committee

We will conduct international cooperation and dialogue with societies that implement deep learning. We will cooperate with various organizations to disseminate information to society in the form of associations.

Human Resources Development Committee

We will study the skills of using deep learning and develop a syllabus for the JCDLA and CJDLA exams. We will test, confirm, organize test questions and conduct tests.

Member Achievements (excerpt)

・You can use association certification (logo) and association member logo.

-You can get the latest information and network through member-only events, member-only pages and access to the associated internal Slack.

・By participating in the committee, you can carry out industry-university cooperation activities and provide institutional advice to government agencies.

・You can use the advertising space for various media such as associations.

*Membership rights depend on the type and level. Please contact us.

The association aims to improve the industrial competitiveness of Japan and China through technologies that focus on deep learning.

Therefore, companies and experts with deep learning as the core of their business will play a central role in promoting the healthy development of industry, such as promoting industrial utilization, human resource development, advice to public institutions and industries, international cooperation, and dialogue with society. We will carry out the necessary activities

The association aims to improve the industrial competitiveness of Japan and China through technologies that focus on deep learning.

Association Member

A company with a deep learning business as the core and an expert focusing on deep learning related research and personnel training. It must be recommended by two or more permanent members + approved by the board of directors to be approved.

Operate the association as a director of the association and a member of the committee, and carry out activities such as participation in shareholders' meetings (with voting rights).

*Regular members are listed in alphabetical order or alphabetical order, and auxiliary members are listed in registered order.

*The * next to the company name represents the member at the time of establishment

Ordinary member company

Abeja*

Liaro

Nvidia LLC *

General Member Expert

Guolong

Chairman of the Japan-China Deep Learning Association, PhD in Computer Science from Cambridge University, top scientist in the UK LCFI laboratory, professor at the top research institute, Oxford University ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain and artificial intelligence professor. Research direction: Multimedia technology, deep learning, machine learning, computer vision, natural language processing, recommendation system, machine learning, data science, data mining, etc. Artificial intelligence scholar of the Chinese Academy of Sciences JSAI official member of the artificial intelligence society, IEEE member, SIGIR member, CAAI Member of Chinese Artificial Intelligence Association, AAA1 International Artificial Intelligence Association, British Artificial Intelligence Member of China British Artificial Intelligence Association ACM member. AI, IoT, RPA, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, cutting-edge technology education/medical/finance, manufacturing, logistics, agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports , Aerospace, advertising, Internet of Things, ICT and other industries

IEEE, NIPS, ICML, COLT, CVPR, ICCV, ECVC, IJCAI, AAAI, UAI, KDD, SIGIR, WWW, ACL, PAMI, IJCV, JMLR and AIJ have been published more than 100 times. Chinese-born British born in Japan.

Yu Honghong

Director of Japan-China Deep Learning Association, Ph.D. in computer science from Harvard University, artificial intelligence researcher, academician of Chinese Academy of Sciences JSAI official member of artificial intelligence society, IEEE member, SIGIR member, CAAI Chinese artificial intelligence society member, AAA1 international artificial intelligence society member, British artificial intelligence ACM member of the Chinese Association and a member of the British Artificial Intelligence Association. His main research areas are ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain, artificial intelligence experts, computer vision, multimedia technology, machine learning, etc. Artificial intelligence, internet of things, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, big data, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrino, government/local Government's cutting-edge technology education/medical/healthcare, finance, manufacturing, logistics, communications/broadcasting, construction/real estate, electricity/gas/water, networking, pharmaceuticals, agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports, aerospace, advertising, things Networking, ICT and other industries

IEEE, NIPS, ICML, COLT, CVPR, ICCV, ECVC, IJCAI, AAAI, UAI, KDD, SIGIR, WWW, ACL, PAMI, IJCV, JMLR, AIJ have been published more than 100 times.

Wu Xiang

Researcher Google / Google Brain

Google Brain researcher. Specializing in deep learning, reinforcement learning, robotics and Bayesian machine learning. Completed a doctoral course (machine learning) at Cambridge University and the Max Planck Institute. Geoffrey Hinton is a graduate professor of engineering at the University of Toronto. Visiting researcher at the University of Tokyo (Matsuo Laboratory). CoRL 2019 Best Paper Award, Google Professional Research Award. The research results were published in Google Research Blogpost, MIT Technology Review, etc. Canadian-born Japanese born in Japan.

Okaya Takayuki

Professor, Tohoku University Graduate School of Information Science

In 1999, he completed a doctoral course in the Department of Numerical Engineering at the University of Tokyo Graduate School of Engineering, and obtained a doctorate in engineering. He is currently a professor of the Department of Information Science at Northeastern University. Since 2016, he has also served as the team leader of the RIKEN Innovation Intelligence Research Center. Specializing in perceptual information processing and intelligent robot technology (computer vision).

The main book "Deep Learning" (Kodansha 2015) is positioned as a textbook for artificial intelligence learning.

http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

Ogata Tetsuya

Professor, Department of Expression Engineering, Waseda University

Graduated from the Department of Mechanical Engineering, School of Science and Engineering, Waseda University in 1993. Since 2012, he has been an assistant professor at the same university, a visiting lecturer/associate professor at the Institute of Humanoid Biology, a researcher at the Institute of Brain Science at the Institute of Physics and Chemistry, and a lecturer/associate professor at the Graduate School of Informatics at Kyoto University. He has served as a director of the Japan Robotics Society, a director of the Artificial Intelligence Society and a director of the Society of Instrumentation and Control Engineers. Since 2017, he has also served as a special researcher at the AI Research Center of the National Advanced Industrial Science and Technology Research Institute. Acted as a technical consultant for Exa Wizards Co., Ltd.

https://ogata-lab.jp/ja/

Tai Chi Dog Marsh

STORIA Law Firm Representative Partner Lawyer

Graduated from the Law School of Kyoto University in 1997. Registered as a lawyer in 2000. In 2015, he co-founded STORIA law firm with others, focusing on entrepreneurial support, and has continued until now. Specializes in starting legal affairs and data/AI legal affairs. Currently, as a company lawyer, he supports many different types of AI startups (medical, manufacturing, platform, etc.). Held and participated in many seminars on AI development, use and responsibility. Member of the "-AI/Data Contract Guidelines" review committee of the Ministry of Economy, Trade and Industry (-2018.3).

https://storialaw.jp/lawyer/3041

Matsuo Feng

Professor, Graduate School of Engineering, University of Tokyo

Graduated from the Department of Electronic Information Engineering, School of Engineering, University of Tokyo in 1997 In 2002, he completed a doctoral course in the same graduate school. Doctor (Engineering). Since the same year, he has been a researcher at the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. He has been a visiting researcher at Stanford University since 2005. Current position since 2019. Specializing in artificial intelligence, web mining and big data analysis. Previously, he served as the editorial chairman (2012-2014) and ethics chairman (2014-2018) at the AI Society. In 2017, he became a representative director of the Japan Deep Learning Association. His books include "Does Artificial Intelligence Surpass Humans?" Beyond Deep Learning" (KADOKAWA).

https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

Maruyama Hiro

Preferred Network PFN Member

In 1983, he completed a master's program at the Graduate School of Science and Engineering at Tokyo Institute of Technology. In the same year, he joined IBM Japan, Ltd. Engaged in artificial intelligence, natural language processing, machine translation and other research. He received a doctorate degree from Kyoto University in 1995. Visiting Associate Professor at the Institute of Information Science and Technology, Tokyo Institute of Technology, Director of IBM Japan Co., Ltd. Tokyo Research Laboratory, Deputy Director of Canon’s Digital Platform Development Department, and Professor of the National Institute of Information and Systems Statistical Mathematics Institute 2016 were appointed as Preferred Networks, Inc. Chief strategy officer. Current position since April 2018.

Support members

Companies and organizations that support the purpose of the association and are passionate about social implementation of deep learning and human resource recruitment.

Conduct activities such as directors, consultants, promotion of candidates and attending shareholders' meetings (no voting rights).

Huawei Technologies Co., Ltd

Google LLC

NTT Docomo, Inc.

Deloitte Touche Tohmatsu

About the qualification exam

• Overview of exams and qualifications

• Exam timetable

• Changes in the number of candidates

• Implementation report

•About JCDLA test

• Understand deep learning theory and prove that you have the ability and knowledge to select and implement appropriate methods.

Exam eligibility JCDLA certification program (*1) completed within two years of exam date (*2)

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choices, about 100 questions)

Test at designated test locations in various locations

Choose the required venue when applying for the exam venue (*3)

Question Scope Questions in the course outline of the JCDLA certification plan completion level (*4)

General examination fee: 33,000 yen (tax included) (*5)

Students: 22,000 yen (tax included)

Members: 27,500 yen (tax included) (*6)

• Click here to view the details of the note (*)

•About CJDLA eligibility

• Have the basic knowledge of deep learning, determine the appropriate use strategy, and test whether you have the ability or knowledge to use the business.

Unlimited qualifications

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choice, 220 questions)

Online (take the test at home)

Questions in the syllabus

Exam fee: 12,000 yen (excluding tax)

Students: 5,000 yen (excluding tax)

*Only 2020#2 General: 6,000 yen (excluding tax) Students: 2,500 yen (excluding tax)

•About the MIT exam

• Understand deep learning theory and prove that you have the ability and knowledge to select and implement appropriate methods.

Qualifications for taking the exam must complete the MIT certification program (*1) within the past two years of the exam date (*2)

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choices, about 100 questions)

Test at designated test locations in various locations

Choose the required venue when applying for the exam venue (*3)

Question Scope Questions in the syllabus of the MIT certification course completion level (*4)

General examination fee: 330,000 yen (tax included) (*5)

Students: 220,000 yen (tax included)

Members: 270,500 yen (tax included) (*6)

• Click here to view the details of the note (*)

• Cambridge University Qualification

• Have the basic knowledge of deep learning, determine the appropriate use strategy, and test whether you have the ability or knowledge to use the business.

Unlimited qualifications

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choice, 220 questions)

Online (take the test at home)

Questions in the syllabus

General examination fee: 1,200,000 yen (excluding tax)

Students: 500,000 yen (excluding tax)

*Only 2020#2 Normal: 60,000 yen (excluding tax) Student: 20,500 yen (excluding tax)

•About Oxford University Certification

• Understand deep learning theory and prove that you have the ability and knowledge to select and implement appropriate methods.

Eligibility to take the exam must be completed within the past two years of the exam date (* 2) Oxford University Certification Program (* 1)

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choices, about 100 questions)

Test at designated test locations in various locations

Choose the required venue when applying for the exam venue (*3)

Question Scope Questions in the syllabus of the completion level of the Oxford Accreditation Program (*4)

General examination fee: 330,000 yen (tax included) (*5)

Students: 220,000 yen (tax included)

Members: 270,500 yen (tax included) (*6)

• Click here to view the details of the note (*)

•

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Ota Tetsu Auditor

Professor Kuniryu, Chairman of Cambridge University / LCFI Researcher

President and Chief Technology Officer of HOCIntelligent Technology

Director of Hong Kong, Ph.D., School of Engineering, Harvard University, studied at NTT DATA for more than 20 years

President and CEO of HOC Smart Technology

Edwin Catmaru ACM Turing Award

Professor of MIT/Research Director of Google/AI

PhD Professor of Oxford University/

Professor of Cambridge University

Professor of Tsinghua University

Professor at the University of Tokyo

Harvard University School of Engineering/Amazon AI Research Director/Alibaba Artificial Intelligence

MIT Ph.D. Professor/Chief AIlab Research Director

Special Advisor Pat Hanrahan CEO of IEEE/Director of Microsoft AI Research

ACM A.M. Turing Award

Tian Yuangang

Founded in 2020

Location 4-9-35, Shunde-cho, Higashiosaka City, Osaka City 577-0831 TAHARA Building 2F

Website www.jcdla.org www.cjdla.com

media

Partner NEKKYOAI (https://www.nekkyo.org)

Xinhua China

Alibaba Group

previous back

deaf

Baidu

HOC Intelligent Technology HOC Intelligent Technology

Google

Amazon

Facebook

sap

Sales force

Microsoft

Contact number: 81 080-2432-1609, 81 090-87479395 (working day 10:00-17:00 / examination day 11:00-16:00)

Email: info@jcdla.org

No.: oxhabridge, No.: goulong1995, No.: yuhonghong

Tel: 86 15358411774 (weekdays 10:00-17:00 / training day 11:00-16:00

Email: info@cjdla.com

WeChat ID: oxhabridge, WeChat yuhonghong7035, WeChat hocit2019

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Zebraと名付けられたAIによって生成された作品（出典：OBVIOUS）.jp

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経営理念以最短路径实际使用尖端技术我们的目标是通过以最短路径实际应用深度学习等尖端技术来解决现实世界中迄今为止难以解决的问题。

动机驱动
基于热情

表达组织文化的一个组成部分是驱动成员的动力。
受到激励（即“热情”）意味着您对自己的结果很认真。
如果项目的结果有意义且具有动力，我们也将努力为每个团队成员的成就做出贡献。这也是通过团队合作产生成果的代名词。
由于这种文化，我们可以继续成为一个非常扁平，灵活和高效的组织。

拼命学习

所有成员都非常渴望学习。
挑战领域是巨大变化的领域，而我们保持领先的唯一方法就是学习。
我们不坚持一个想法，一种技术，一个领域。
例如，软件工程师希望在硬件方面面临新的挑战，并且硬件研究人员很高兴将自己的学科转换为设计。
结果是一个真正的学习型组织，成员来自不同的背景。

骄傲但谦虚
我们是一家骄傲但谦虚的技术型公司。我们继续挑战我们的成就。
这样，我们将吸引最优秀的人才，并继续发展我们的同行。
同时，我们对无法实现的目标有正确的理解。
我们认识到世界上存在我们尚不了解的现象和技术，这就是为什么我们可以最大限度地尊重各个专业领域的成员的思想。

大胆地做以前没有人做过的事
大胆做没人做过的事

绘制更美好的未来，用技术改变世界-我们挑战新的软件和硬件，新的服务和业务转型，并创造前所未有的市场。
我们相信，我们在社会中的使命是做我们只能做的事情。

我们的行为准则归纳为“价值观”四个项目。不用说，除了这四个项目外，我们在公司活动中还需要做其他重要的事情。例如，我当然知道，作为一个好公民，有一个准则可以保护道德和举止，并且在公司中起着根本性的作用，例如帮助客户成功。最重要的是，这些价值观具有``可能性''的特征，我们为他们感到自豪。

深度学习观点
深度学习是计算机科学中的一项创新技术。这项技术正在迅速应用于广泛的应用领域。本文说明了深度学习为何具有创新性，并首次讨论了深度学习支持的各种应用程序。然后，我将解释为什么我们认为我们在这一领域具有竞争力。
深度学习：信息处理创新
深度学习正在改变IT世界。在经典信息处理中，程序员必须明确指定过程的每个步骤。在深度学习中，通过输入和输出示例来训练深度神经网络来完成编程。这为IT人员自动化了难以明确编写的问题（例如图像识别和癌症诊断）开辟了道路。
毫无疑问，自从1940年代发明数字计算机以来，由于深度学习而导致的编程变化已经是重大变化。通过深度学习，信息系统可以解决的问题范围得到了极大的扩展，例如机器人技术，自动驾驶，癌症诊断，药物发现和运动分析。，与领先的公司/组织进行战略合作，以通过应用深度学习来创造新价值的领域。一些示例如下所示。
癌症诊断
我们正在尝试通过国家癌症中心分析血液中的细胞外RNA来诊断癌症。尽管RNA通常在细胞内部，但其片段有时会从细胞中出来，称为exRNA。期望通过检查血液中exRNA的表达水平可以诊断出各种类型的癌症。科学家们正在寻找主要针对每种癌症的4000多种不同的exRNA。该团队通过深度学习分析了所有4,000个exRNA表达水平的综合模式，成功获得了比以前更高的诊断准确性。

通过验血诊断癌症的步骤。用基因测序仪分析血样，用深层神经网络分析4000多种exRNA的表达水平。
娱乐
深度学习还正在改变娱乐业。使用最新的深度生成模型，Crypko可以生成实际上无穷无尽的独特字符，这些字符不会出现在训练数据集中，即不会侵犯其他人的版权。也可以合成多个字符以产生具有每个特征的字符。

Crypko中的字符组成。通过组合以上两个字符，您可以创建一个新字符，该字符将原始字符的特征组合在一起，如下排所示。
运动分析
现在，职业棒球和足球等体育活动会生成大量数据。建立更强大团队的数据分析已经广泛开展。但是，在诸如足球之类的团队运动中，从技术上讲，当不握球时，很难量化球员的贡献。深度学习可以分析所有参与者的整体状况，将这些贡献可视化。我们与体育技术实验室（STL）合作，在足球分析中促进深度学习的使用，并正在开发比赛分析算法和球员姿势估计算法。 STL宣布将于2019年发布基于该技术的产品。

足球分析示例。态度识别

玩家位置和方向

战术水平分析
炼厂优化
与JXTG Holdings联合进行研究，以优化精炼厂并使其自动化。典型的炼油厂是一个高度复杂的系统，具有数百个过程以及数千个传感器和执行器。由于精炼厂生产的石油化学产品的数量非常多，因此生产率的略微提高导致成本的大幅降低。通过将深度学习技术和优化技术相结合，我们旨在优化和自动化大型复杂的炼油厂。
机器人技术
在2018年10月的日本CEATEC上，我们展示了使用丰田HSR（人类支持机器人）的全自动清洁机器人。该机器人识别散落在家里客厅中的衣服，玩具等，并将它们放在指定的地方。迄今为止，图像识别技术和机器人控制技术使在这样的自由环境中工作变得困难。我们通过深度学习和每个物体的姿态识别，利用了世界上最高水平的图像识别，成功解决了这一难题。机器人还可以通过人类的声音和手势直观地控制。

自动清洁机器人在CEATEC Japan 2018上展出。机器人识别散落在客厅地板上的各种物体

此外，它可以识别物体的姿势并正确抓住它
教育
深度学习实现了一种新型的编程方式，即示例性的“归纳编程”。由于编程的思维方式与以前完全不同，因此有必要为编程创建教材。我们与教育，文化，体育，科学和技术部合作，准备了归纳编程的材料。

“火星语言识别器”和一所使用它的小学班。训练一个深层的神经网络，在这个网络中，孩子们可以得出“火星人”中的数字并加以识别

使用此工具来解释“归纳编程”的概念
如上所述，显示了深度学习支持的各种应用程序中的一些。这些应用只是在我们眼前延伸的少数可能性。我们将与各行业的领先公司合作，继续追求这些可能性。
接下来，让我们考虑深度学习所需的计算环境。
计算环境
深度学习的计算量（工作量）与传统编程有很大不同。因此，传统的计算机体系结构不能有效地执行深度学习所需的计算。为了加速深度学习的技术发展，我们在专门用于深度学习的计算环境中进行了大规模投资。因此，世界上很少有公司拥有从硬件到软件的全栈深度学习技术。
Chainer™：灵活的深度学习框架
Chainer是一个开源的深度学习框架。它是为加速内部研发而于2015年5月开发的，并于同年6月以开源形式发布。深度学习相关技术的研究与开发非常活跃，每周都会提出一种新型的深度神经网络。 Chainer的“运行定义”功能（即在查看输入数据时动态配置深度神经网络的功能）使快速重新实施和测试新想法成为可能。这项“按运行定义”功能最近已合并到Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch中。
Chainer被设计为Python的自然扩展，Python是许多数据科学家普遍使用的编程语言，并且与NVIDIA提供的CUDA无缝集成以实现在GPU上的高效计算。这使熟悉Python的程序员可以在短时间内开发深度学习系统，并与现有数据和数据分析应用程序集成。从2019年开始，Chainer在NVIDIA，Intel，AWS和OpenPower等主要平台上受支持。
更多详情
Optuna™：超参数优化工具
在当前的深度学习中，超参数的调整（例如训练迭代数，神经网络层和通道的数目，学习率以及批处理大小）对于提高性能至关重要。超参数优化工具Optuna通过手动试验和错误使许多开发人员可以自动完成这项工作。 Optuna是我们开发的开源软件，可以通过使用贝叶斯优化等最新技术来有效地搜索超参数的最佳组合。 Optuna不仅可以与Chainer一起使用，还可以用作通用的黑匣子优化工具。
更多详情
可扩展的深度学习基础架构
随着深度学习技术的发展，使用了更大，更复杂的深度神经网络，并且在单个GPU上进行训练变得非常耗时。因此，深度学习的计算基础架构需要可扩展。截至2019年9月，它拥有3个GPU群集（超级计算机），总共运行2,560个GPU。总计算能力达到200 petaflops。此外，我们正在开发自己的深度学习加速器芯片。该芯片将用于计划于2020年开始运行的大型集群MN-3，并将显着提高每功率的性能。

带有1,024个NVIDIA Volta GPU的超级计算机MN-2

具有原始设计的深度学习加速器芯片MN-Core。计划于2020年在我们的数据中心中使用
组织实力
尽管是一家年轻的公司，但它已经证明了自己的业绩。例如，我们获得了丰田，发那科，NTT等公司的战略投资，还获得了国际奖项，例如《 2017年金融时报》，《 2017年安赛乐米塔尔大胆企业奖》，技术奖和《福布斯》日本年度首席执行官。 ..
使命是“在最短的时间内为客户提供最新技术”。研究人员和工程师一直在关注研究社区和开源社区的趋势，并且熟悉计算机科学（尤其是深度学习）和机器人技术的最新技术。新想法将立即在内部进行测试，如果好的话，将立即纳入我们的解决方案中。这取决于研究人员和工程师均具有世界一流的技术能力，但除此之外，我们还有以下四个“价值声明”，并且我们始终会“做某事”。这也是因为你一直在问自己。
•动机驱动（基于热情）
•学习或死亡
•骄傲而谦虚（骄傲而谦虚）
•大胆做没人做过的事（大胆做没人做的事）
因此，最重要的管理资产是员工。在国际学生编程竞赛（ICPC），TopCoder，Kaggle和国际信息奥运会上，许多研究人员和工程师都受到了国际上的高度评价。同时，它不仅是计算机科学领域的专家，而且是各个专业领域的专家，也是来自世界各地的一群人。凭借深度学习及其应用领域的世界一流人才和独特的计算资源，它已成为深度学习的世界参与者。

Management philosophy

Practical use of cutting-edge technologies in the shortest path We are aiming to solve problems in the real world that have been difficult to solve by putting cutting-edge technologies such as deep learning into practical use in the shortest path.

Deep learning perspective
Deep learning is an innovative technology in computer science. This technology is being quickly applied to a wide range of application fields. This paper shows why deep learning is innovative, and discusses various applications that deep learning enables for the first time. Then I will explain why we believe we are competitive in this area.
Deep learning: information processing innovation
Deep learning is changing the world of IT. In classical information processing, the programmer had to explicitly specify each step of the process. In deep learning, programming is done by training the deep neural network by giving examples of inputs and outputs. This opens the way for IT to automate problems that are difficult to write explicitly, such as image recognition and cancer diagnosis.
There is no doubt that the changes in programming due to deep learning have been major changes since the invention of the digital computer in the 1940s. Through deep learning, the range of problems that can be solved by information systems has expanded dramatically, such as robotics, autonomous driving, cancer diagnosis, drug discovery, and sports analysis. , Strategic collaboration with leading companies/organizations in areas where new value can be created by applying deep learning. Some examples are shown below.
Cancer diagnosis
We are trying to diagnose cancer by analyzing extracellular RNA in blood with the National Cancer Center. Although RNA is usually inside cells, its fragments sometimes come out of the cell, and it is called exRNA. It is expected that various types of cancer can be diagnosed by examining the expression level of exRNA in blood. Scientists were looking for more than 4,000 different exRNAs that predominantly work against each cancer. The team succeeded in obtaining higher diagnostic accuracy than before by analyzing the comprehensive pattern of all 4,000 exRNA expression levels by deep learning.

Steps of cancer diagnosis by blood test. Blood samples are analyzed by gene sequencer and the expression level of exRNA of more than 4,000 species is analyzed by deep neural network.
Entertainment
Deep learning is also transforming the entertainment industry. Using the latest deep generative models, Crypko can generate virtually endless unique characters that do not appear in the training data set, ie do not infringe the copyrights of others. It is also possible to synthesize a plurality of characters to generate a character having each characteristic together.

Character composition in Crypko. By combining the above two characters, you can create a new character that combines the characteristics of the original character as shown in the lower row.
Sports analysis
Sports such as professional baseball and soccer now generate a large amount of data. Data analysis to build stronger teams is already widespread. However, in team sports such as soccer, it was technically difficult to quantify the player's contribution when the ball was not held. Deep learning, which can analyze the overall condition of all players, visualizes such contributions. In collaboration with Sports Technology Lab (STL), we are promoting the use of deep learning in soccer analysis, and are developing play analysis algorithms and player posture estimation algorithms. STL announced the release of products based on this technology in 2019.

Soccer analysis example. Attitude recognition

Player position and orientation

Tactical level analysis
Refinery optimization
Joint research with JXTG Holdings to optimize and automate refineries. A typical refinery is a highly complex system with hundreds of processes and thousands of sensors and actuators. Since the amount of petrochemical products produced by refineries is extremely large, a slight improvement in productivity leads to a large cost reduction. By combining deep learning technology and optimization technology, we aim to optimize and automate huge and complex refineries.
Robotics
At CEATEC Japan in October 2018, we exhibited a fully automatic cleaning robot using Toyota's HSR (Human Support Robot). This robot identifies clothes, toys, and the like scattered in a living room at home and puts them away at a designated place. Until now, image recognition technology and robot control technology have made it difficult to work in such a free environment. We succeeded in solving this difficult task by utilizing the world's highest level image recognition by deep learning and the pose recognition of each object. The robot can also be intuitively controlled by human voices and gestures.

Automatic cleaning robot exhibited at CEATEC Japan 2018. Robot recognizes various objects scattered on the floor of the living room

Furthermore, it recognizes the posture of the object and grasps it correctly
education
Deep learning enables a new type of programming, namely "inductive programming" by way of example. Since the way of thinking of programming is completely different from before, it is necessary to create teaching materials for programming. We have prepared materials for inductive programming in cooperation with the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology.

"Mars language recognizer" and a class at an elementary school using it. Train a deep neural network in which children come up with numbers in'Martian' and recognize them

Use this tool to explain the concept of "inductive programming"
As mentioned above, some of the various applications enabled by deep learning are shown. These applications are just a few of the possibilities that extend before our eyes. We will continue to pursue these possibilities in cooperation with leading companies in various industries.
Next, let us consider the computing environment required for deep learning.
Computing environment
Deep learning has a computational load (workload) that is significantly different from conventional programming. Therefore, conventional computer architectures cannot efficiently perform the computations required by deep learning. In order to accelerate the technology development of deep learning, we are making a large-scale investment in a computing environment specialized for deep learning. As such, there are few companies in the world that have full-stack deep learning technology that spans from hardware to software.
Chainer™: Flexible Deep Learning Framework
Chainer is an open source deep learning framework. It was developed in May 2015 to accelerate in-house research and development, and was released as open source in June of the same year. The technology related to deep learning is very actively researched and developed, and every week, a new kind of deep neural network is proposed. Chainer's “define-by-run” function, that is, the ability to dynamically configure a deep neural network while looking at input data, has made it possible to quickly re-implement and test new ideas. This “define-by-run” feature has recently been incorporated into Google's TensorFlow and Facebook's PyTorch.
Chainer is designed as a natural extension of Python, a programming language commonly used by many data scientists, and is seamlessly integrated with CUDA provided by NVIDIA to enable efficient computation on the GPU. This allows programmers familiar with Python to develop deep learning systems in a short amount of time and integrate with existing data and data analysis applications. As of 2019, Chainer is supported on major platforms such as NVIDIA, Intel, AWS and OpenPower.
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Optuna™: Hyperparameter optimization tool
In the current deep learning, tuning of hyperparameters such as the number of training iterations, the number of neural network layers and channels, the learning rate, and the batch size is essential for improving performance. The hyperparameter optimization tool Optuna automates this work that many developers do by manual trial and error. Optuna is an open source software that we developed, and it is possible to search for the optimal combination of hyperparameters efficiently by using the latest technology such as Bayesian optimization. Optuna can be used not only with Chainer but also as a general-purpose black box optimization tool.
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Scalable deep learning infrastructure
As deep learning techniques evolve, larger and more complex deep neural networks are being used, and their training is becoming too time-consuming on a single GPU. For this reason, the computational infrastructure for deep learning needs to be scalable. As of September 2019, has three GPU clusters (supercomputers) and operates a total of 2,560 GPUs. Total computing power reaches 200 petaflops. In addition, we are developing our own deep learning accelerator chip. This chip will be used in a large-scale cluster MN-3, which is scheduled to start operation in 2020, and will dramatically improve the performance per electric power.

Supercomputer MN-2 with 1,024 NVIDIA Volta GPUs

Deep learning accelerator chip MN-Core designed by PFN. Planned to be used in our data center in 2020
Strength as an organization
Although a young company, it has already proven its track record. For example, we received strategic investment from Toyota, FANUC, NTT, etc., and also received international awards such as the 2017 Financial Times 2017 ArcelorMittal Boldness in Business Awards – Technology Award and Forbes Japan's CEO of the Year 2016. ..
The mission is to “deliver the latest technology to customers in the shortest time”. Researchers and engineers are constantly watching trends in the research community and open source community, and are familiar with the latest technologies in computer science (especially deep learning) and robotics. New ideas are immediately tested in-house and, if good, are immediately incorporated into our solution. This depends on the fact that the researchers and engineers each have world-class technical capabilities, but in addition, we have the following four “Value Statements” and we always do “something”. It's also because you keep asking yourself.
• Motivation Driven (based on enthusiasm)
• Learn or Die
• Proud but Humble (Proud but Humble)
• Boldly do what no one has done before (Boldly do what no one has done)
Thus, the most important management asset is the employee. Many of the researchers and engineers have been highly evaluated internationally at the International Student Programming Contest (ICPC), TopCoder, Kaggle, and the International Information Olympics. At the same time, it is a group of diverse talents, not only in computer science but also in various specialized fields, and also a group of people from all over the world. With world-class talents in deep learning and its application fields, and unique computing resources, it has become a world player in deep learning.

Motivation-Driven

熱意を元に

組織文化を表す上で欠かすことができないのは、メンバーのモチベーション主導である、ということです。
モチベーションがある（つまり”熱中している”）ということは、真剣に成果と向き合っている、ということを意味します。
プロジェクトの成果に意義を見出し、強いモチベーションがあれば、私たちはそれぞれのチームのメンバーの成果にも貢献しようとします。これはチームワークで成果を出す、ということとも同義です。
このカルチャーがあるからこそ、私たちは非常にフラットで、フレキシブル、かつ高いパフォーマンスを誇る組織であり続けられるのです。

Learn or Die

死ぬ気で学べ

メンバーは全員、学ぶことに非常に貪欲です。
挑戦する分野は変化の大きな分野であり、その中で私たちが最先端であり続ける為には、学ぶことが唯一の方法です。
私たちは一つのアイデアや、一つの技術、一つのドメインに固執しません。
たとえば、ソフトウェアエンジニアは、ハードウェアで新しいチャレンジをすることを望み、ハードウェアのリサーチャーはデザインに自分の分野を切り替えることにわくわくします。
その結果、多様なバックグラウンドを持つメンバーによって構成される、真の学習組織になるのです。

Proud, but Humble

誇りを持って、しかし謙虚にテクノロジーをコアとする会社です。私たちは、自分たちの成果に挑戦し続けます。
そうすることで、最高の人材を魅了し、仲間を増やし続けます。
同時に私たちは、何が自分たちでは実現できないか、ということについても正しい理解を持っています。
世の中に知らない事象や技術があることを認識し、それだからこそ、多様な専門分野を持つメンバーのアイデアを最大限にリスペクトできるのです。

Boldly do what no one has done before

誰もしたことがないことを大胆に為せ

より良い未来を描いて、技術で世界を変える　ー　新しいソフトウェアやハードウェア、新しいサービスやビジネスの変革、これまでにない市場の創出に私たちは挑戦します。
「しかできないこと」をやることが、社会における私たちの使命だと考えます。

私たちの行動規範は「 Values」として4つの項目にまとめています。この4項目以外にも、私たちが企業活動を行う上で、大切にすべきことがあるのは言うまでもありません。たとえば、良き市民としてモラルやマナーを守り、会社の基本的な役割（お客様の成功を支援するなど）を果たすという規範があることはもちろん理解しています。その上で、これらValuesは「らしさ」を特徴づけるものであり、私たちはとても誇りに思っています。

深層学習の視座
深層学習は計算機科学における革新的技術である。この技術を広範な応用分野にいち早く適用している。この文書は、深層学習がなぜ革新的なのかを示した上で、深層学習によって初めて可能になる様々な応用について議論する。その上で、この領域で競争力を持つと信じる理由について述べる。
深層学習：情報処理の革新
深層学習はITの世界を大きく変えようとしている。古典的な情報処理では、プログラマが処理の各ステップを明示的に指定しなければならなかった。深層学習では、入出力の例示を与えて深層ニューラルネットワークを訓練することでプログラミングが行われる。このことは、入出力の仕様が明示的に書きくだすことの難しい問題、たとえば画像認識やがんの診断などをITによって自動化することに道をひらく。
深層学習によるプログラミングの変化は、1940年代にデジタル計算機が発明されて以来の大きな変革であることは間違いない。深層学習によって、情報システムで解ける問題の範囲が、ロボティクス、自動運転、がん診断、創薬、スポーツ解析など、格段に拡がっている。、深層学習を適用することで新たな価値を生むことのできる分野において、先進的な企業・組織と戦略的な協業を行っている。以下にいくつかの例を示す。
がん診断
、国立がんセンターと血液中の細胞外RNAを分析することにより、がんを診断する試みを行っている。RNAは通常細胞内にあるが、その断片が細胞外に出てくることがあり、exRNAと呼ばれる。血液中のexRNAの発現量を調べることで、様々な種類のがんを診断できることが期待されている。科学者たちは、4,000以上の種類があるexRNAのうち、それぞれのがんに支配的に効くものを探していた。チームは、4,000種以上のexRNA発現量全部による総合的なパターンを深層学習によって解析することにより、今までよりも高い診断精度を得ることに成功した。

血液検査によるがん診断のステップ。血液サンプルは遺伝子シーケンサで分析され、4,000種を超えるexRNA発現量が深層ニューラルネットワークで解析される。
エンターテインメント
深層学習はエンターテインメント業界も変革しつつある。Crypkoは、最新の深層生成モデルを使って、訓練データセットに現れない、すなわち他人の著作権を侵害しない、独自のキャラクタを事実上無限に生成することができる。また、複数のキャラクタを合成して、それぞれの特徴を併せ持ったキャラクタを生成することもできる。

Crypkoにおけるキャラクタの合成。上の2名のキャラクタを合成することで、下の段にあるような、元キャラクタの特徴を組み合わせた新しいキャラクタを生み出すことができる。
スポーツ解析
プロ野球やサッカーなどのスポーツは、今では大量のデータを生成している。より強いチームを作るためのデータ解析はすでに広く行われている。しかし、サッカーなどのチームスポーツにおいては、ボールを保持していない時の選手の貢献を定量化することは技術的に難しかった。すべての選手の状態を全体的に分析できる深層学習は、このような貢献を可視化する。Sports Technology Lab社（STL）と共同で、サッカー分析における深層学習の利用を進めていて、プレー解析アルゴリズムおよび選手の姿勢推定アルゴリズムを開発している。STL社はこの技術に基づく製品のリリースを2019年に発表した。

サッカーの解析例。選手の姿勢の認識

選手の位置と向き

戦術レベルの分析
製油所の最適化
JXTGホールディングス社と共同で製油所の最適化・自動化のための共同研究を行っている。典型的な製油所は、数百のプロセスと何千ものセンサ・アクチュエータを持つ、極めて複雑なシステムである。製油所が生産する石油化学製品の生産量は極めて大きいので、僅かな生産性の向上が大きなコスト削減につながる。深層学習技術と最適化技術を組み合わせることにより、巨大で複雑な製油所の最適化・自動化を狙っている。
ロボティクス
2018年10月のCEATEC Japanでトヨタ自動車のHSR（Human Support Robot）を用いた全自動お片付けロボットを展示した。このロボットは、家庭のリビングルームに散らかっている衣類や玩具などを識別し、予め指定された場所に片付ける。これまでの画像認識技術やロボット制御技術では、このような自由な環境での作業は困難だった。深層学習による世界最高レベルの画像認識と、それぞれの物体の姿勢認識を利用して、この難しいタスクを解くのに成功した。このロボットはさらに、人間の音声やジェスチャによって、直感的にコントロールすることもできる。

CEATEC Japan 2018で展示された自動お片付けロボット。ロボットは、リビングルームの床に散らかった様々な物体を画像認識する

さらに物体の姿勢を認識して正しく掴み上げる
教育
深層学習は、新しいタイプのプログラミング、すなわち例示による「帰納的プログラミング」を可能にする。プログラミングの考え方が今までと全く異なるため、プログラミング用の教材も新たに作る必要がある。文部科学省に協力して、帰納的プログラミングの教材を用意している。

「火星語認識器」とそれを使った小学校での授業の様子。「火星語」の数字を子供たちが考え出し、それを認識する深層ニューラルネットワークを訓練する

このツールを使って「帰納的プログラミング」の概念を説明
上記のように、深層学習で可能になる様々な応用の一端を示した。これらの応用は、私たちの眼前に広がる可能性のごく一部にすぎない。今後も様々な業界の先進的企業と協力して、これらの可能性を追求していく。
次に、深層学習が必要とする計算環境について考えてみよう。
計算環境
深層学習は今までのプログラミングと大きく異る計算負荷（ワークロード）を持つ。このため、今までのコンピュータ・アーキテクチャでは、深層学習が必要とする計算を効率的に実行できない。深層学習の技術開発を加速するために、深層学習に特化した計算環境に大規模な投資を行っている。ように、ハードウェアからソフトウェアに渡るフルスタックの深層学習技術を持つ企業は、世界でも数少ない。
Chainer™：柔軟な深層学習フレームワーク
Chainer はオープンソースの深層学習フレームワークである。2015年5月に、社内の研究開発を加速するために開発され、同年6月にオープンソースとして公開された。深層学習に関連する技術は非常に活発に研究開発されていて、毎週のように新しい種類の深層ニューラルネットワークが提案されている。Chainerの “define-by-run” 機能、すなわち深層ニューラルネットワークを入力データを見ながら動的に構成できる機能によって、新たなアイディアをいち早く再実装し、テストすることが可能になった。この “define-by-run” 機能は、近年になってGoogleのTensorFlowやFacebookのPyTorchにも取り入れられている。
Chainerは、多くのデータサイエンティストが常用するプログラミング言語Pythonの自然な拡張として設計され、さらにNVIDIA社が提供するCUDAとシームレスに統合されていて、GPU上での効率的な計算を可能にする。これにより、Pythonに慣れたプログラマであれば、短時間で深層学習のシステムを開発することができ、既存のデータやデータ分析アプリケーションと統合することができる。2019年現在、ChainerはNVIDIA、Intel、AWS、OpenPowerなどの主要プラットフォームでサポートされている。
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Optuna™：ハイパーパラメータの最適化ツール
現在の深層学習においては、性能向上のために、訓練反復数、ニューラルネットワークの層やチャネルの数、学習率、バッチサイズなどのハイパーパラメータのチューニングが欠かせない。多くの開発者が手作業の試行錯誤によって行っているこの作業を自動化するのがハイパーパラメータ最適化ツールOptunaである。Optunaは、開発したオープンソースソフトウェアであり、ベイズ最適化などの最新技術を利用して効率的な最適なハイパーパラメータの組み合わせを探索することができる。OptunaはChainerと組み合わせるだけでなく、汎用のブラックボックス最適化ツールとして利用することもできる。
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スケーラブルな深層学習インフラストラクチャ
深層学習技術が進化するにつれ、より大きく複雑な深層ニューラルネットワークが使われるようになり、それらの訓練は単独のGPUでは時間がかかりすぎるようになってきている。このため、深層学習のための計算インフラはスケーラブルである必要がある。2019年9月現在、3台のGPUクラスタ（スーパーコンピュータ）を持ち、合計で2,560基のGPUを運用している。合計の計算能力は200ペタフロップスに達する。加えて、私たちは独自設計の深層学習アクセラレータチップを開発している。このチップは、2020年に稼働予定の大規模クラスターMN-3に用いられ、電力あたりの性能を飛躍的に高める予定である。

1,024基のNVIDIA社 Volta GPUを持つスーパーコンピュータMN-2

独自設計による深層学習アクセラレータチップMN-Core。2020年に我々のデータセンタでの利用を予定している
組織としての強み
若い会社だが、既にその実績を証明している。例えばトヨタ、FANUC、NTTなどから戦略的な投資を受け、また2017年のFinancial Times 2017 ArcelorMittal Boldness in Business Awards – Technology Award や、 Forbes Japan’s CEO of the Year 2016.など国際的な賞も受賞している。
「最新技術を最短時間でお客様に届ける」のがミッションである。研究員、エンジニアは常に研究コミュニティやオープンソースコミュニティなどの動向をウォッチし、コンピュータサイエンス（特に深層学習）やロボティクスの最新技術に精通している。新しいアイディアは、すぐに社内でテストされ、良いものであれば私たちのソリューションにただちに取り入れられる。これは、研究員・エンジニアがそれぞれワールドクラスの技術力を持っていることにもよるが、加えて、私たちは次の4つの “Value Statement” を持っていて、常に「何か」を私たち自身に問い続けていることにもよる。
•   Motivation Driven（熱意をもとに）
•   Learn or Die（死ぬ気で学べ）
•   Proud but Humble（誇りを持って、しかし謙虚に）
•   Boldly do what no one has done before（誰もしたことがないことを大胆に為せ）
このように、とって最も重要な経営資産は社員である。研究員やエンジニアの多くは、国際学生プログラミングコンテスト（ICPC）、TopCoder、Kaggle、国際情報オリンピックなどで国際的に高い評価を得ている。同時に、多様な才能の集まりであり、コンピュータサイエンスのみならず、様々な専門分野を持ち、また世界各国の出身者の集合体でもある。深層学習とその応用分野における世界トップレベルの才能と、他に類を見ない計算資源により、深層学習における世界のプレーヤとなっている。

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【ICLR2020採択論文】グラフニューラルネットワークは頂点識別問題のための「情報」を指数的に失う
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Engineering Blog
2020.01.20
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Optuna の拡張機能 LightGBM Tuner によるハイパーパラメータ自動最適化
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ブラックボックス最適化ベンチマークツール「kurobako」の紹介
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2019.10.07
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In the internship program, our engineers and researchers will serve as mentors, and each will set up challenging issues and carry out research and development.
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インターンシップについて
インターンシッププログラムでは弊社エンジニア・リサーチャーがメンターとなり、チャレンジングな課題を各自設けて研究開発を行います。
機械学習のみならず、コンピュータサイエンスの幅広い分野でより多くのみなさまからのご応募を歓迎します。

We are applying technologies such as object recognition, control, abnormality detection, and optimization to industrial robots and machine tools. New functions utilizing machine learning and deep learning have been implemented in FANUC products since 2017, and are being introduced to manufacturing sites.

・AI thermal displacement correction function (machine learning: optimization)

・AI backflow monitor (deep learning: abnormality detection)

・AI servo tuning (machine learning: optimization)

・AI bulk unloading (deep learning: object recognition/control)

・AI servo monitor (deep learning: abnormality detection) *Current PoC

・AI quality judgment function (machine learning: object recognition) *Current PoC

Since 2014, we have been conducting joint research and development with Toyota Motor Corporation on object recognition technology and vehicle information analysis, which are indispensable for autonomous driving and connected cars.

We are conducting research and development and commercialization centering on omics analysis, medical image analysis, and compound analysis using deep learning.

In November 2018, we established a joint venture with Mitsui & Co., Ltd. in the United States overseas with the aim of putting blood cancer into early diagnosis.

We are researching and developing personal robots for the realization of a society in which robots play an active role in familiar places. At CEATEC JAPAN 2018, we will use Toyota's HSR to showcase the "Full-automatic cleaning robot system" that applies the latest deep learning technology.

The state-of-the-art deep learning for the object recognition, robot control, and spoken language understanding technology necessary for the robot to work in the human living space, such as grasping/putting objects, making motion plans, and responding to human instructions. I am using

物体認識、制御、異常検知、最適化などの技術を産業用ロボット・工作機械に適用しています。機械学習・深層学習を活用した新機能は2017年からファナック商品に実装され、製造現場への導入が進んでいます。

・AI熱変位補正機能（機械学習：最適化）
・AIバックフローモニタ（深層学習：異常検知）
・AIサーボチューニング（機械学習：最適化）
・AIバラ積み取り出し（深層学習：物体認識・制御）
・AIサーボモニタ（深層学習：異常検知） ※現在PoC
・AI良否判定機能（機械学習：物体認識） ※現在PoC
自動運転やコネクテッドカーに欠かせない物体認識技術や車両情報解析などを、トヨタ自動車と2014年から共同研究開発しています。
深層学習を用いて、オミックス解析・医用画像解析・化合物解析を中心に研究開発と事業化を行っています。
血液によるがんの早期診断の実用化を目指し、海外では2018年11月に米国で（三井物産株式会社との合弁会社）を設立しています
ロボットが身近な場所で活躍する社会の実現に向けて、パーソナルロボットの研究開発を行っています。CEATEC JAPAN 2018では、トヨタ自動車のHSRを使い、最先端の深層学習技術を応用した「全自動お片付けロボットシステム」を展示。
物をつかむ/置く、動作計画を立てる、人の指示に対応するなど、ロボットが人間の生活空間で仕事をするために必要な物体認識・ロボット制御・音声言語理解技術に最先端の深層学習を用いています
我们正在将对象识别，控制，异常检测和优化等技术应用于工业机器人和机床。自2017年以来，在FANUC产品中已实现了利用机器学习和深度学习的新功能，并将其引入制造现场。
・ AI热位移校正功能（机器学习：优化）
・ AI回流监控器（深度学习：异常检测）
・ AI伺服调整（机器学习：优化）
・ AI批量卸载（深度学习：对象识别/控制）
・ AI伺服监控器（深度学习：异常检测）*当前PoC
・ AI质量判断功能（机器学习：物体识别）*当前PoC
自2014年以来，我们一直与丰田汽车公司进行对象识别技术和车辆信息分析的联合研发，这对于自动驾驶和联网汽车必不可少。
我们正在以组学分析，医学图像分析和使用深度学习的化合物分析为中心进行研发和商业化。
2018年11月，我们与美国三井物产株式会社（Mitsui＆Co.，Ltd.）在海外建立了一家合资企业，旨在将血液癌症纳入早期诊断。
我们正在研究和开发个人机器人，以实现在熟悉的地方机器人扮演积极角色的社会。在CEATEC JAPAN 2018上，我们将使用丰田的HSR展示采用最新深度学习技术的“全自动清洁机器人系统”。
用于对象识别，机器人控制和口头语言理解技术的最新深度学习，是机器人在人类居住空间中工作所必需的，例如抓取/放置对象，制定运动计划和响应人类指令。

Motivation-Driven
Based on enthusiasm

An integral part of expressing organizational culture is that the motivation of the members is driven.
Being motivated (that is, "enthusiastic") means that you are serious about your results.
If the outcomes of the project are meaningful and motivated, we also try to contribute to the achievements of the members of each team. This is also synonymous with producing results through teamwork.
Because of this culture, we can continue to be a very flat, flexible and high performing organization.

Learn or Die
Learn to die

All members are very eager to learn.
The areas of challenge are areas of great change, and the only way we can stay ahead is to learn.
We don't stick to one idea, one technology, one domain.
For example, software engineers want to take on new challenges in hardware, and hardware researchers are thrilled to switch their disciplines to design.
The result is a true learning organization with members from diverse backgrounds.

Proud, but Humble
We are a proud, but humble, technology-based company. We continue to challenge our achievements.
By doing so, we will attract the best talent and continue to grow our peers.
At the same time, we have the right understanding of what we cannot achieve.
We recognize that there are phenomena and technologies that we do not know in the world, and that is why we can maximize the respect of the ideas of members with diverse specialized fields.

Boldly do what no one has done before
Boldly do what no one has done

Drawing a better future and changing the world with technology-We challenge new software and hardware, new services and business transformation, and creation of an unprecedented market.
We believe that our mission in society is to do what we can only do.

Our Code of Conduct is summarized in four items as “Values”. It goes without saying that in addition to these four items, there are other important things that we need to do in our corporate activities. For example, I understand, of course, that as a good citizen, there is a code that protects morals and manners, and that plays a fundamental role in the company, such as helping our customers succeed. On top of that, these Values characterize "likeliness" and we are very proud of them.

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Overview of our HOCIT Group

HOCIT集团概述

私たちHOCITグループの概要

哈牛橋智能科技南京公司 HOCIntelligentTechnology

HOCインテリジェントテクノロジー株

Japan-China Trade & Promotion Artificial Intelligence Deep Learning Association

一般社団法人日中貿易推進人工知能ディープラーニング協会

普通法人协会日中贸易促进人工智能深度学习协会

資本金

注册金总额

Capital amount

50,000,000＄

取引銀行

Bank

银行

日本三菱東京銀行、三井住友銀行

中国　　中国银行

US，UK

従業員

员工

約1400名（現在）中国300名社員・日本300名社員・US400名社員・UK400名社員

約30名理事会会员1000000名会員J

apan-China Trade & Promotion Artificial Intelligence Deep Learning Association

一般社団法人日中貿易推進人工知能ディープラーニング協会

普通法人协会日中贸易促进人工智能深度学习协会

売上高

amount of sales

销售额

136.56億円（平成29年度実績）

所在地

■哈牛橋智能科技南京公司中国本社［地図を表示］
〒210094　中国南京市江北新区星火路17号创智大厦801室-845

Room 801, Chuangzhi Building, No. 17 Xinghuo Road, Jiangbei New District, Nanjing, China

TEL86 15358411774／1500467240@qq.com

杭州，上海，沈阳
■(株)羽生橋インテリジェントテクノロジー日本本社［地図を表示］
〒577-0831　大阪府東大阪市俊徳町4-9-35　TAHARAビル1F
TEL81　09087479395/yuhong268@gmail.com

名古屋支社東京支社

■Japan-China Trade & Promotion Artificial Intelligence Deep Learning Association

一般社団法人日中貿易推進人工知能ディープラーニング協会

普通法人协会日中贸易促进人工智能深度学习协会

日本本協会［地図を表示］
〒577-0831　大阪府東大阪市俊徳町4-9-35　TAHARAビル1F
TEL81　09087479395/yuhong268@gmail.com
■HOCIntelligentTechnology US，UK本社

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プロジェクト構築事例

1.受託開発 CASE 1口座振替システム

顧客からの振込金額を取り纏めて別口座へ移す。
他システムと連携し入金額、振込金額に間違いがないか確認するシステム。

複雑な手数料の計算ルールを漏れなくシステム化することで事務員の人件費を30％削減

費用500万円
工期3ヶ月
体制最大3名
言語C#、ASP.NET
DBSQL Server

2.受託開発 CASE 2会計パッケージ導入

既存のVBシステムから会計部分をパッケージに移行
要件定義～パイロット導入～データ移行の流れで本稼働まで支援。

パッケージだけでなく基幹システムとの連携ツールを提供することで運用費用を30%削減

費用800万円
工期4ヶ月
体制最大3名
言語C#
DBSQL Server

3.受託開発 CASE 3基幹業務システムリニューアル

売上管理および見積作成を含む帳票関連も管理。外部会計システムにも連携既存業務フローを変更することなく柔軟なシステム設計で業務の効率化を図り作業効率を30%アップ

費用700万円
工期4ヶ月
体制最大3名
言語VBA　DB
DBSQL Server

なぜ経費削減やコストダウンが可能になるのか？

私たちは上流工程からの提案と設計が出来るからです。

具体的にどのような改善を行ってきたか

課題1

同じ申請書類でも毎回手書きで記入しなければならない。

解決

パッケージシステムを積極的に提案し初期投資を抑えた業務システム化の実現。

課題2

社内の業務フローを強化して利益増・業務効率化させたい。

解決

すべての書類を１つのシステムに集約し一元管理。作業効率を大幅にアップ。

課題3

既存社内システムの画面が複雑で使い難い。

解決

徹底的に現場にヒヤリングを行い独自の操作画面を構築し研修コストを大幅にダウン。

1.私たちの強み1

POINT1

HOCITグループ全体で100名規模のエンジニアが在籍

私たちはこれまでに業種やジャンルに特化することなくあらゆる分野のシステムを構築してきました。基幹となる業務一式をシステム化した基幹系、通常業務で運用される処理系のシステム、会員管理・予約管理等のデータ管理系のシステム、メール配信等のネットワーク系システム、ホームページを絡めたウェブ系システムetc…多種多様な分野にチャレンジしてきた実績が完成度の高いシステム開発を支えています。

POINT2

短期客先常駐も可能

初めてのお客様にとっては特に、コミュニケーションや技術力が懸念点であることは間違いないでしょう。弊社ではお客様との方向性の一致や今後の円滑なプロジェクト遂行のために1ヶ月程度の客先常駐を行うことでより高いクオリティを担保していきます。

POINT3

高品質なシステムを構築致します。

弊社を継続してご利用いただくお客様は東証1部上場企業をはじめ、勢いのある企業様が多くいらっしゃいます。そのようなお客様からのご支持を得て、継続してご契約を頂いており、製造ラインが年々増えています。バイネームでエンジニアをご指名されるお客様もいらっしゃり、弊社の技術力を高評価いただいています。

プロジェクトの特性・工期・予算に合わせ最適なソリューションを提案

分析・要求定義

現状分析要求定義

設計

システム設計インターフェース設計プログラム設計

構築・開発

サーバー構築プログラミング単体テスト

テスト

結合テストシステムテスト運用テスト

運用・保守

運用・保守

スクラッチ開発から各種パッケージソリューションのコンサルタント及び開発まで対応致します。

3.取り扱いソリューション

５．先端技術研究画像処理、ドローン、IoT 、AI、RPA、画像生成等々

Salesforce、orcale、SAP,MICRSOFT

ERP導入支援

確かなソリューションを構築致します。

ERPは、クラウドコンピューティング市場におけるシェア、営業・サポート・マーケティングのソリューションともに全世界No.1を誇る、業界最大のシェアサービスです。クラウド型のビジネスアプリケーションを提供しています。

kintone

Kintone導入支援

確かなソリューションを構築致します。

業務アプリを直感的に作成でき、チーム内で共有して使えます。社員間のつながりを活性化する社内SNSとしての機能も備えているため、スピーディーに情報共有ができます。

米UiPath社Automation Anywhere社,NTTDATA社WinActor,

RPA導入支援

確かなソリューションを構築致します。

Windows端末のあらゆるアプリケーションの操作手順をシナリオとして学習し、自動化・実現できるソフトウェア型ロボットです。

私たちの強み

RPAへの取組

HOCITグループは日本の労働環境の変化にも対応。

先進国の中でも先行して高齢化が進む日本において、将来に向けた企業競争力の維持、生産性の向上のためには、新たなテクノロジーの活用が求められており、RPA今後業務改善には必要な技術です。

POINT1

人手不足の今後の経緯

POINT2

人手不足解消のキーワードは「RPA」

すでに大手金融機関では、国内外問わずRPAを導入し始めており一定の効果が確認されています。
また、海外ではローンや振り込みといったコア業務への適用もみられています。

金融機関

適応業務

効果 (副次効果を含む)

海外※

オーストラリア・ニュージーランド銀行

・振込業務の一部
（時間を要するエラー対応）

・要因削除（40人→2人）
・余剰人員の再配置

バークレイズ銀行

・売掛金対応
・不正口座の解約
・ローン申請

・FTEの削減（120人分）
・貸倒引当金の削減

国内

三菱東京UFJ銀行

・1時間おきに社内システムにアクセスしてデータをチェックしエクセルにコピーする作業等
・これ以外も含めて約20業務へ適用

・稼働削減（8,000時間分/年）

住信SBIネット銀行

・新商品・新サービス導入に伴い、複数の業務端末を駆使している業務

・一部の作業時間短縮（1/10）

オリックスグループ

・営業事務処理
（リース業務に関する与信事務手続等）

ピーク時の処理遅延防止

日本生命保険

・請求書データのシステム入力
（銀行窓販部門）

・作業時間短縮（数分/件→約20秒/件）

RPA導入事例

自動発注の仕組み

【業務内容】
販売管理システムへ入力してある発注情報のうち発注対象となる情報を選別し読み取る。
発注先の発注管理システムへ入力し、発注をかける。その後、発注先の返答情報を販売管理システムへ入力する。

月間発注件数・・・約1,400件中、1,000件を自動化済み

一日平均3時間30分の残業時間の削減

私たちの強み3

全国にあるHOCITループにて
豊富なエンジニア人材にて
多様な開発言語での開発が可能

対応言語

プロジェクトの特性・工期・予算に合わせて弊社の多様な経験とスキルの中から最適なソリューションを提案

Project construction example

1. Contract development CASE 1 account transfer system

Collect the transfer amount from the customer and transfer it to another account.

A system that cooperates with other systems to check whether the deposit amount and transfer amount are correct.

By systematizing complicated calculation rules for fees, the personnel cost of clerks is reduced by 30%.

o Cost 5 million yen

o Construction period 3 months

o Maximum 3 people

o Language C#, ASP.NET

o DBSQL Server

2. Contract development CASE 2 Accounting package introduced

Transfer accounting part from existing VB system to package

Assistance until production starts with the flow of requirement definition-pilot introduction-data migration.

30% reduction in operating costs by providing not only packages but also tools for linking with core systems

o Cost 8 million yen

o Construction period 4 months

o Maximum 3 people

o Language C#

o DBSQL Server

3. Contract development CASE 3 Core business system renewal

Manages form related matters including sales management and quotation creation. Link with external accounting system Work efficiency is improved by flexible system design and work efficiency is increased by 30% without changing existing work flow

o Cost 7 million yen

o Construction period 4 months

o Maximum 3 people

o Language VBA DB

o DBSQL Server

Why is it possible to reduce costs and costs?

Because we can propose and design from the upstream process.

What kind of improvements have been made specifically

1. Challenge 1

You must fill in the same application documents by hand every time.

Solution

Realize a business system that actively proposes a package system and suppresses initial investment.

2. Challenge 2

We would like to strengthen the internal business flow to increase profits and improve operational efficiency.

Solution

Centrally manage all documents in one system. Greatly improves work efficiency.

3. Challenge 3

The screen of the existing in-house system is complicated and difficult to use.

Solution

We conducted a thorough hearing on site to construct our own operation screen and significantly reduced training costs.

1. Our strength 1

1. POINT1

There are 100 engineers in the entire HOCIT group

So far, we have built systems for all fields without specializing in industries or genres. A core system that systemizes a set of core business, a processing system that is normally operated, a data management system such as member management/reservation management, a network system such as mail delivery, a web system involving a home page Systems etc. Our track record in various fields supports the development of highly complete systems.

2. POINT2

Short-term customer residence is also possible

There is no doubt that communication and technical capabilities are a concern, especially for first-time customers. We will ensure a higher quality by staying at the customer for about one month in order to match the direction with the customer and to carry out the project smoothly in the future.

3. POINT3

We will build a high quality system.

Many customers who continue to use our company, such as companies listed on the First Section of the Tokyo Stock Exchange, have a lot of momentum. With the support of such customers, we continue to have contracts, and the number of production lines is increasing year by year. There are some customers who appoint an engineer with a bi-name, and our technology is highly evaluated.

Proposing the optimal solution according to the characteristics, construction period, and budget of the project

4. Analysis and requirement definition

Status analysis requirements definition

5. Design

System design Interface design Program design

6. Construction/development

Server building programming Unit test

7. Test

Integration test System test Operation test

8. Operation and maintenance

Operation/Maintenance

2. We support from scratch development to consulting and development of various package solutions.

3. Handling solution

5. Advanced technology research Image processing, drones, IoT, AI, RPA, image generation, etc.

o Salesforce, orcale, SAP, MICRSOFT

ERP introduction support

We will build a reliable solution.

ERP is the industry's largest share service, boasting the world's No. 1 share in the cloud computing market and sales, support, and marketing solutions. We provide cloud-type business applications.

o kintone

Kintone introduction support

We will build a reliable solution.

You can intuitively create business applications and share them with your team. Since it also has a function as an in-house SNS that activates the connections between employees, information can be shared quickly.

o UiPath Company Automation Anywhere Company, NTTDATA Company WinActor,

RPA introduction support

We will build a reliable solution.

It is a software robot that can learn the operation procedure of all applications of Windows terminal as a scenario, automate and realize it.

Our strengths

Initiatives for RPA

The HOCIT Group responds to changes in the Japanese work environment.

In Japan, where aging is ahead of other advanced countries, the use of new technology is required to maintain corporate competitiveness and improve productivity for the future. Required technology.

4. POINT1

Future circumstances of labor shortage

5. POINT2

"RPA" is the key word to solve the labor shortage

Major financial institutions have already begun to introduce RPA both inside and outside Japan, and certain effects have been confirmed.

Overseas, it is also being applied to core business such as loans and transfers.

Financial institution Adaptive business effect (including side effects)

Overseas *Australia/New Zealand Bank-Part of transfer business

(Responding to an error that requires time)-Cause removal (40 → 2)

・Relocation of surplus personnel

Barclays Bank-Accounts receivable

・Termination of fraudulent account

・Loan application ・Reduction of FTE (for 120 people)

・Reduction of allowance for loan losses

Domestic Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ ・Every hour, access to in-house system to check data and copy to Excel

・Applicable to about 20 jobs including those other than this ・Operation reduction (8,000 hours/year)

Sumishin SBI Net Bank ・Business that makes full use of multiple business terminals due to the introduction of new products and services ・Some work time reduction (1/10)

ORIX Group-Sales office processing

(Credit procedures related to leasing business) Prevention of processing delays during peak hours

Nippon Life Insurance ・Invoice data system input

(Bank window sales department) ・Reduction of work time (several minutes/case → about 20 seconds/case)

RPA case study

Automatic ordering mechanism

[Business description]

Among the order information input to the sales management system, the information to be ordered is selected and read.

Input into the order management system of the supplier and place an order. Then, the reply information of the supplier is input to the sales management system.

Monthly ordering...1,000 out of about 1,400 have been automated

Average reduction of overtime of 3 hours 30 minutes per day

2. Our strength 3

At HOCIT loops nationwide

With a wealth of engineer personnel

Development in various development languages is possible

supported language

Proposing the optimal solution from our diverse experience and skills according to the characteristics, construction period, and budget of the project

项目实例

1.合同开发案例1帐户转帐系统

收集客户的转账金额并将其转账到另一个帐户。

与其他系统配合检查存款金额和转账金额是否正确的系统。

通过将复杂的费用计算规则系统化，文员的人事成本降低了30％。

o花费500万日元

o建设期3个月

o最多3人

o语言C＃，ASP.NET

o DBSQL服务器

2.合同开发案例2引入了会计软件包

将会计部分从现有的VB系统转移到包

从需求定义-试点引入-数据迁移的流程开始直到生产的协助。

通过不仅提供软件包，还提供与核心系统链接的工具，可将运营成本降低30％

o花费800万日元

o建设期4个月

o最多3人

o语言C＃

o DBSQL服务器

3.合同开发案例3核心业务系统更新

管理与表格相关的事务，包括销售管理和报价创建。与外部会计系统连接通过灵活的系统设计提高了工作效率，并且在不改变现有工作流程的情况下将工作效率提高了30％

o花费700万日元

o建设期4个月

o最多3人

o语言VBA数据库

o DBSQL服务器

为什么可以降低成本和成本？

因为我们可以从上游流程中进行建议和设计。

具体做了哪些改进

1.挑战1

您每次必须手动填写相同的申请文件。

解

实现一个主动提出打包系统并抑制初始投资的业务系统。

2.挑战2

我们希望加强内部业务流程，以增加利润并提高运营效率。

解

在一个系统中集中管理所有文档。大大提高工作效率。

3.挑战3

现有内部系统的屏幕复杂且难以使用。

解

我们在现场进行了一次全面的听证会，以构建自己的操作屏幕并显着降低了培训成本。

1.我们的实力1

1. POINT1

整个HOCIT组中有100名工程师

到目前为止，我们已经针对所有领域构建了系统，而没有专门研究行业或类型。系统化一组核心业务的核心系统，正常运行的处理系统，诸如会员管理/预订管理之类的数据管理系统，诸如邮件传递之类的网络系统，包含主页的Web系统系统等。我们在各个领域的往绩记录支持开发高度完整的系统。

2.点2

也可以短期客户居住

毫无疑问，通信和技术能力是一个问题，特别是对于首次使用的客户。我们将在客户处待一个月左右以确保与客户的方向相匹配，并在将来顺利进行该项目，从而确保更高的质量。

3.点3

我们将建立一个高质量的系统。

许多继续使用我们公司的客户，例如东京证券交易所第一部分上市的公司，势头强劲。在这些客户的支持下，我们继续签有合同，生产线的数量逐年增加。有一些客户任命了一个双名工程师，我们的技术得到了高度评价。

根据项目的特点，工期和预算提出最佳解决方案

4.分析和需求定义

状态分析需求定义

5.设计

系统设计界面设计程序设计

6.建设/开发

服务器构建编程单元测试

7.测试

集成测试系统测试操作测试

8.操作与维护

操作/维护

2.我们支持从头开发到各种包装解决方案的咨询和开发。

3.处理方案

5，先进技术研究图像处理，无人机，IoT，AI，RPA，图像生成等。

o Salesforce，orcale，SAP，MICRSOFT

ERP简介支持

我们将建立一个可靠的解决方案。

ERP是业界最大的共享服务，在云计算市场以及销售，支持和营销解决方案方面拥有全球第一的份额。我们提供云型业务应用程序。

Økintone

Kintone简介支持

我们将建立一个可靠的解决方案。

您可以直观地创建业务应用程序并将其与您的团队共享。由于它还具有激活员工之间的连接的内部SNS功能，因此可以快速共享信息。

o UiPath Company Automation Anywhere公司，NTTDATA公司WinActor，

RPA简介支持

我们将建立一个可靠的解决方案。

它是一种软件机器人，可以作为场景学习Windows终端的所有应用程序的操作过程，并自动实现。

我们的优势

RPA倡议

HOCIT集团响应日本工作环境的变化。

在老龄化领先于其他发达国家的日本，需要使用新技术来保持企业竞争力并提高未来的生产率。所需技术。

4.点1

未来劳动力短缺的情况

5.点2

“ RPA”是解决劳动力短缺的关键词

主要的金融机构已经开始在日本国内外引入RPA，并且已经证实了某些效果。

在海外，它也被应用于核心业务，例如贷款和转让。

金融机构适应性业务效应（包括副作用）

海外*澳大利亚/新西兰银行-转账业务的一部分

（响应需要时间的错误）・删除要素（40人→2人）

・剩余人员的搬迁

巴克莱银行应收账款

・终止欺诈账户

・贷款申请・减少FTE（120人）

・减少贷款损失准备金

东京三菱UFJ国内银行・每小时均可使用内部系统检查数据并复制到Excel

・适用于除此以外的约20个工作・减少作业（8,000小时/年）

Sumishin SBI Net Bank ・由于引入新产品和服务而充分利用多个业务终端的业务・减少一些工作时间（1/10）

欧力士集团营业所处理

（与租赁业务有关的信贷程序）防止高峰时段的处理延迟

日本人寿・发票数据系统输入

（银行窗口销售部门）・减少工作时间（几分钟/案例→大约20秒/案例）

RPA案例研究

自动订购机制

[业务描述]

在输入到销售管理系统的订单信息中，选择并读取要订购的信息。

输入供应商的订单管理系统并下订单。然后，将供应商的回复信息输入到销售管理系统。

每月订购...约1400个中的1000个已自动化

每天平均减少3小时30分钟的加班时间

2.我们的实力3

在全国HOCIT循环

拥有丰富的工程师人才

可以使用各种开发语言进行开发

支持的语言

根据项目的特点，建设周期和预算，利用我们丰富的经验和技能提出最佳解决方案

先端技術研究会画像処理、ドローン、IoT 、AI、RPA、画像生成

RPA

Training – RPAツール

受講後すぐに業務で活用できる
シナリオ開発・運用ノウハウ満載
入門～上級までの実践型トレーニング

これからRPAの導入検討、ツール選定をされる方は　セミナーがおすすめです。

米UiPath社基礎がしっかり学べる初級、ツール活用の知識を深める中級、OrchestratorやAPI連携まで学べる上級、UiPath社公式の速習プログラム（入門）の4コースをご用意

音声入力型RPAでデータ入力軽減

Automation Anywhere基礎がしっかり学べる初級、ツール活用の知識を深める中級、OrchestratorやAPI連携まで学べる上級、Automation Anywhere社公式の速習プログラム（入門）の4コースをご用意

基礎がしっかり学べるビギナー、熟練者向けのエキスパートのコースをご用意

受講特典として、WinActor試供版ライセンスをプレゼント！

NTTデータの既存のお客様に「WinActor」の提案を行っています。最近はお客様もRPAについて事前に知識をお持ちのことが多く、他社に対する優位性やOCRなど他のツールとの連携、導入後の拡張計画などについてお話することが多くなっています。実際にデモを行ってお客様が「これなら改善できそうだ」とニーズにフィットした時は手ごたえを感じます

RPAがアパレルECにもたらす業務効率化

司法書士法人でRPAを用いた登記書類の自動作成の共同研究及び実運用を開始

メディカルRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）

物件情報の取得・更新を自動対応不動産業界特化型RPA「不動産コボットfor物件取得」の提供開始

産業分野のRPA活用を支援する『産業RPAコンサルティング』サービスを提供開始

　貿易・国際物流業界の業務効率化を支援／『貿易RPAソリューション～B/L作成業務自動化パッケージ～』開始

AI・RPAクラウド／業界・業務特化型クラウド

先进技术研究会　图像处理，无人机，物联网，人工智能，RPA，图像生成

RPA

培训– RPA工具

出勤后可立即用于业务

充满了场景开发和操作诀窍

从入门到高级的实践培训

对于那些正在考虑引入RPA和选择工具的人，我们建议举办一个研讨会。

有4门课程：初学者可以扎实地学习UiPath Inc.的基础知识，中级水平可以加深工具的使用知识，高级水平可以学习Orchestrator和API合作，UiPath官方加速程序（入门）

我们提供4门课程：可以学习Automation Anywhere基础知识的初学者，可以加深工具使用知识的中级知识，可以学习Orchestrator和API合作的高级知识以及Automation Anywhere官方加速程序（简介）。

我们为初学者提供可以扎实地学习基础知识的专家课程和专家课程

WinActor试用版许可证将被授予特权！

我们向现有的NTT DATA客户建议“ WinActor”。最近，我们的客户通常具有RPA的先验知识，并且我们经常谈论它们相对于其他公司的优势，与其他工具（如OCR）的合作以及实施后的扩展计划。当客户实际进行演示并且客户满足他们的需求时，“我认为这可以改善”，我感到了回应。

RPA带给服装EC的业务效率提高

在司法书记公司开始联合研究并使用RPA自动创建注册文件的实际操作

医用RPA（机器人过程自动化）

自动支持财产信息的获取和更新，开始提供专门针对房地产行业的RPA“用于财产获取的房地产Cobot”。

开始提供“工业RPA咨询”服务，以支持RPA在工业领域中的利用

支持贸易/国际物流行业的业务效率提高/开始“贸易RPA解决方案-提单创建业务自动化程序包-”

AI / RPA云/行业/业务专用云

Advanced Technology Research Group Image Processing, Drone, IoT, AI, RPA, Image Generation

RPA

Training – RPA Tool

Can be used in business immediately after attendance

Full of scenario development and operation know-how

Hands-on training from beginner to advanced

For those who are considering introducing RPA and selecting tools, we recommend a seminar.

There are 4 courses: beginners who can firmly learn the basics of UiPath Inc., intermediate level who deepen knowledge of tool utilization, advanced level who can learn Orchestrator and API cooperation, UiPath official speed-up program (introduction)

There are 4 courses: Beginner to learn the basics of Automation Anywhere firmly, Intermediate to deepen the knowledge of tool utilization, Advanced to learn Orchestrator and API linkage, and Automation Anywhere official speed-up program (introduction).

We offer beginners who can learn the basics firmly and expert courses for experts

WinActor trial version license will be given as a privilege!

We are proposing "WinActor" to existing NTT DATA customers. Recently, our customers often have a prior knowledge of RPA, and we often talk about our advantages over other companies, cooperation with other tools such as OCR, and expansion plans after implementation. When the customer actually does the demonstration and the customer fits their needs, "I think this could be improved", I feel the response.

Business efficiency improvement that RPA brings to apparel EC

Commenced joint research and actual operation of automatic creation of registration documents using RPA at judicial scrivener corporation

Medical RPA (Robotic Process Automation)

Automatically supports acquisition and update of property information. Started providing RPA "Real Estate Cobot for Property Acquisition" specialized for the real estate industry.

Started providing "industrial RPA consulting" service to support the utilization of RPA in the industrial field

Support for business efficiency improvement in the trade/international logistics industry / Start of "Trade RPA solution-B/L creation business automation package-"

AI/RPA cloud/Industry/business-specific cloud

HOC Intelligent Technology

​哈牛桥智能科技

ヘッディング 1

Meet The Team

Jon Doe

Jane Doe

James Doe

Meet The Team

Guo Long

Yu Honghong

Anil Jain

HOCインテリジェントテクノロジー(株)

最先端の技術を最短路で実用化する深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。

経営理念以最短路径实际使用尖端技术我们的目标是通过以最短路径实际应用深度学习等尖端技术来解决现实世界中迄今为止难以解决的问题。

Management philosophy

Practical use of cutting-edge technologies in the shortest path We are aiming to solve problems in the real world that have been difficult to solve by putting cutting-edge technologies such as deep learning into practical use in the shortest path.

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プロジェクト構築事例

1.受託開発 CASE 1口座振替システム

2.受託開発 CASE 2会計パッケージ導入

3.受託開発 CASE 3基幹業務システムリニューアル

なぜ経費削減やコストダウンが可能になるのか？

具体的にどのような改善を行ってきたか

1.私たちの強み1

3.取り扱いソリューション

RPAがアパレルECにもたらす業務効率化

司法書士法人でRPAを用いた登記書類の自動作成の共同研究及び実運用を開始

貿易・国際物流業界の業務効率化を支援／『貿易RPAソリューション～B/L作成業務自動化パッケージ～』開始

哈牛桥智能科技

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