学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
製品開発を行うワーカーのための新しい環境を構想するにあたっては、単なる「箱モノ」の設計を超えたプロセスを共有することが重要である。場としての環境を設計する行為を会社やチームそのものを設計する行為であるととらえ、時には「デザイン思考」の方法論を取り入れて検討をおこなうと有効である。内容の検討に加えてプロセスも合わせてマネージメントすることが求められる。
論文
「o社新本社」『WORKS 2012』p.22-23.
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