AIチップの基礎と最新技術:ディープラーニングからニューロモルフィックの最新技術 ~演習付~

~ ディープラーニングの基礎とチップ実装の勘所、サーバ用/エッジ用チップ、各種応用(自動運転・自動翻訳・ゲーム・・・)、ニューロモルフィック工学がリードする新しい方向性 ~

・必要性が急拡大しているディープラーニングチップの最新技術を先取りし、応用するための講座
・ディープラーニングチップの構成基礎、実装の勘所、アプリケーション事例、そして新しい動きをリードするニューロモルフィック工学技術との関係を学び、今後のシステムの応用に活かそう!
・現状のディープラーニングチップを性能・機能の面から限界にチャレンジするニューロモルフィック工学の現状と将来性を解説する特別セミナー!

講師の言葉

 2010年前後の歴史的ディープラーニングのブレークスルーに遅れること1-2年、急速に存在感を誇示し始めたAIチップをテーマにセミナーを開催します。そのLSIのアーキテクチャ構成と適用アプリケーションの理解を通して、AIチップの将来の方向性を見極めることも狙います。ASIC(特定用途向け集積回路)を扱います。
 まず、ニューロンモデル、ニューラルネットワーク、およびディープラーニングチップの概説をした後に、各種のチップのLSI実装の勘所を説明します。次に、公開されている主要なチップを 「サーバ用のベーシックなチップ」、「エッジ用の高性能・低消費化チップ」の2つに大別し、適用アプリ(自動運転・自動翻訳・ゲーム、ロボット)との関連性を加え体系的に説明します。また現状のディープラーニングチップを性能・機能の面の限界にチャレンジするニューロモルフィック工学の現状と将来性を説明します。最後に、AIチップ技術のトレンドと10年~20年後を推測します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年12月25日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・ディープラーニングに興味のある方
(どの様に実装・計算されて動作しているかが原理的に理解出来ます)
・アプリケーション・システムを構築しようとしている方
(最先端のチップの実力とその動向を知ることが出来ます)
・チップの実装に興味のある方
(実装の勘所はもとより今後の実装技術動向を知ることが出来ます)
・ニューロモルフィック・人工知能に興味のある方
(今後の人工知能の動向をNVM搭載、特にニューロモルフィック工学から読み取ることが出来ます)
予備知識 ・AI、ディープラーニングの基礎知識
修得知識 ・ディープラーニングチップの全動向と回路構成の勘所等の設計知識
・アルゴリズム・システム・応用の観点からは、それらの個々の機能がチップのどの回路構成要素とどの様に係わるか理解することが出来るようになる
・ニューロモルフィック工学の最先端技術(Emerging Technologies)の知識から将来動向に関する知識と共に、今後ある程度動向を推察できる技量を得られる
プログラム

1.AIチップを取り巻く状況
  (1).ニューロンモデルの流れ
  (2).ディープラーニングのトレンド
  (3). AIチップのトレンドと最新状況

2.ディープラーニングの基礎とチップ実装の勘所
  (1).情報量と入力次元数
  (2).ネットワークモデルの推移
  (3).パラメータ数とメモリ容量
  (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). 学習と推論の実装の差
  (3).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).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(8~4bit)
  (2).Sparsity対応の圧縮(疎圧縮)
  (3).Binary/Ternary(1~2bit)

6.ニューロモルフィックチップ詳解(エッジ用高機能版)
  (1). 立ち上がるニューロモルフィック工学
  (2). 立ち上がる抵抗変化型メモリ(NVM)
  (3). 高性能化に邁進する推論用チップ
  (4). より人間的な知能実現を目指した学習用チップ

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

8.今後の技術動向とまとめ
  (1).今後の技術動向
  (2).まとめ

キーワード AIチップ ディープラーニングチップ ニューロモルフィックチップ ネットワークモデル CNN RNN 推論チップ 学習チップ 自動運転 自動機械翻訳 深層強化学習
タグ AI・機械学習自動運転・運転支援技術・ADASLSI・半導体
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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