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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoomライブ配信セミナー見逃し視聴あり


オンライン(ライブ配信)/見逃視聴なし → 

オンライン(ライブ配信)/見逃視聴あり → 

※Zoomでの受講が難しい方へ;Zoomを介さず視聴できるライブ配信形式での受講も可能です(Vimeo使用)。
 本形式を希望の方は申込フォーム備考欄に「Zoom不可・ライブ配信希望」とご記入ください。
 ご受講前に必ず本ページ内の「ライブ配信」の詳細を確認下さい。Zoomとの同時受講はできません。



◎エッジデバイスへディープラーニングを実装する際の大きな課題となる「軽量化」技術を徹底解説!
◎性能はできる限り維持しつつ、メモリ使用量・演算量を削減するテクニックを最新技術を交えて紹介。
◎プルーニング、量子化や軽量アーキテクチャの設計を学びたい方、是非ご参加ください!

ディープラーニングのモデル軽量化技術

基礎理解と最新動向

<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

沖電気工業株式会社 イノベーション推進センター AI技術研究開発部 山本 康平 先生

講師紹介

2014年 中央大学大学院 理工学研究科 博士前期課程修了
2014年 沖電気工業株式会社入社、機械学習応用の研究開発に従事
現在は同社にてAIエッジデバイス関連の研究開発に従事
訳書(共訳)「Pythonによる機械学習―予測解析の必須テクニック―」共立出版(2019)

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年6月7日(月) 13:00-17:00 *途中、小休憩を挟みます。

●受講料
 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴なし】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴あり】1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

ライブ配信セミナー
動画配信サイトVimeoを用いて同時ストリーミング配信でご視聴頂けます。
 (尚、Zoomへアクセスできる方は、Zoomでの受講を推奨します。)
(クリックして展開「▼」)
 こちらの形式での受講をご希望の場合は備考欄に「Zoom不可・ライブ配信希望」と記載下さい(Zoomまたはライブ配信いずれか一方でのご受講となります)。

 →事前にこちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナー開催にあたって

■はじめに:
 ディープラーニングのモデルは、その他の機械学習モデルと比べて推論処理に必要なメモリ使用量・演算量が膨大であり、さらにそれらを多く必要とするモデルほど性能(認識精度など)が良くなる傾向があります。一般に、メモリ使用量や演算量は、処理速度・消費電力・部品コスト等に直接関わるため、なるべく小さく抑えたいところです。そのようなニーズに対し、ディープラーニングモデルの性能をできる限り維持しつつメモリ使用量・演算量を削減する軽量化技術が登場し、研究が進められています。
 本講演では、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介していきます。各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議(CVPR、ICLRなど)やプレプリントサーバ(ArXiv)に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明します。

■受講対象者:
・ディープラーニングのモデル軽量化技術にご興味をお持ちの方、短時間で概要を理解したい方、最新動向を知りたい方。

■必要な予備知識:
ディープラーニング関連の予備知識(最初のセクションで基礎から解説しますので必須ではありませんが、後半はやや高度なためあれば好ましいです)

■本セミナーで習得できること:
モデル軽量化技術の基礎知識・最新動向

セミナー内容

1.ディープラーニングの基礎
 1.1 データ表現と問題設定
 1.2 全結合ネットワークモデル
 1.3 畳み込みネットワークモデル
 1.4 代表的なモデルとその構成要素

2.モデルプルーニング
 2.1 非構造化プルーニング
 2.2 構造化プルーニング

3.ネットワーク量子化
 3.1 二値化
 3.2 一様量子化
 3.3 非一様量子化

4.軽量アーキテクチャ設計
 4.1 分岐・合流接続の工夫
 4.2 畳み込みの要素分解
 4.3 構造の自動探索

5.その他の軽量化技術
 5.1 重み共有
 5.2 知識蒸留
 5.3 低ランク近似

6.まとめ

<質疑応答>

■ご講演中のキーワード:

ディープラーニング、モデル軽量化、プルーニング、量子化、画像認識

セミナー番号:AD210605

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