ビジュアルAIとコンピュータビジョンは、多くのシステムに魅力的な機能をもたらしています。安全性、使いやすさ、効率性、そして能力を向上させます。しかし、ビジュアルAIとコンピュータビジョンは従来の組み込み技術とは大きく異なり、多くの製品開発チームにとって、これらの新技術は未知の課題と予期せぬリスクをもたらします。
現在の技術で要件を満たせるという確信をどう得ればよいでしょうか？精度を評価するにはどの指標を用いるべきでしょうか？独自のトレーニングデータを収集・ラベリングする必要があるでしょうか？ はるかに高性能（かつ高価で消費電力の大きい）プロセッサが必要になるのか？環境変化に伴いアルゴリズムを最新状態に保つには？
エッジAI・ビジョンアライアンスのジェフ・ビアとフィル・ラップスレーが、組込みシステム向けビジュアルAIプロジェクト管理の基礎を解説します。データが「最良の友」でありながら「最悪の悪夢」にもなり得る理由（そして良好な関係を保つ方法）を解説。 AI/CVプロジェクトの反復的性質と従来型開発との相違点を検証し 、 要件定義の重要性や実環境と実験室環境の差異について議論。バイアスの重要課題にも触れ、精度評価の考え方に関する概要を提供。さらに、経営陣が慣れ親しんだ開発プロセスとは異なる手法について、効果的な説明手法のヒントを伝授します。
