• 2018年01月29日(月) 10:30 ～ 17:30

１． ディープラーニングチップを取り巻く状況
　　（１）．ディープラーニングのトレンド
　　（２）．ディープラーニングチップの概況
　　（３）．2つの流派と現在のAIのポジショニング

２． ディープラーニングの基礎とチップ実装の勘所
　　（１）．ネットワークモデル
　　（２）．ネットワークモデルの推移
　　（３）．チップ実装での勘所
　　（４）．演習

３． 回路実装の基礎
　　（１）．基本回路構成（演算素子/ユニット/全結合層）
　　（２）．基本回路構成（畳込み層）

４． ディープラーニングチップ詳解（基本版）
　　（１）．サーバ用推論チップ
　　（２）．サーバ用学習チップ（メモリ混載）
　　（３）．畳み込みニューラルネットワーク用チップ
　　（４）．サーバ用学習チップ（ヘテロジーナス構成）
　　（５）．ニューロモルフィックチップとその動向
　　（６）．演習

５． ディープラーニングチップ詳解（エッジ用高性能版）
　　（１）．量子化
　　（２）．Sparsity対応の圧縮（疎圧縮）
　　（３）．Binary/Ternary
　　（４）．性能比較
　　（５）．演習

６． アプリケーションへのチップ適用
　　（１）．自動運転 (End to End learning）
　　（２）．自動機械翻訳
　　（３）．アルファ碁
　　（４）．深層強化学習
　　（５）．演習

７． 今後の技術動向とまとめ
　　（１）．今後の技術動向
　　（２）．まとめ

日本テクノセンター研修室