超高速組み込み制御用リアルタイムAI技術とその実装のポイント ~1人1台PC実習付~

~ DBT(DeepBainaryTree)の概要、実装可能なチップと性能、ランダムフォレストの概要とオンライン型 ~

・EdgeComputingで軽量実装可能な超高速AI技術を先取りし、機器へ応用するための講座
・超高速、高精度、パラメータ調整不要で自動追加学習ができる画期的なAI技術を修得し、製品開発に活かそう! 
※PCは弊社で用意いたします

講師の言葉

 昨今AIブームでAI導入を検討している企業も多いかと思います。しかし既存技術で十分解決できてしまう場合や、AI技術が向いていない場合も多く、導入には慎重さ必要です。
 AIブーム牽引役のDeepLearningは画像認識等で実績を上げていますが、機械制御分野においてはEdgeにおける計算コストの問題などから実装が困難を極めています。そのような背景もあり2018年年始頃からEdgeで稼働可能なAIのニーズが急速に高まってきています。しかし世界的にEdgeにおいて高精度で低消費電力で学習+推論可能なAIは現時点で弊社のDeepBainaryTree:DBT以外存在しておりません。
 そこで本講義では、AI業界の実情も踏まえて、EdgeComputingで軽量実装可能な超高速AI、AISing独自開発のDBTを中心に概要と実例をご紹介します。さらに簡単な実習を通してAI導入を体感していただき、受講者が企業内でAI導入のディレクションができるようになることを目的としております。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年11月12日(月) 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 ・AIの導入を検討している製造業の方
・既存技術で解決できない課題を抱えている企業の方
・EdgeComputingにおいてAIを導入したい企業の方
・EdgeとCloudの連携を検討している企業の方
・システム、ソフト、製品開発ほか関連部門の方
予備知識 ・理系大学卒業レベル以上の基礎知識
修得知識 ・昨今のAI業界の実情
・AI導入する際の注意点
・EdgeAIの必要性
・独自AIであるDBTの概要と実例
・既存AI、RandomForestの概要
・様々な技術課題に対するAI技術を用いたアプローチ実例
プログラム

1.昨今のAI業界の動向
  (1).業界の動向
  (2).既存技術の実例
  (3).AI導入に向けての課題

2.DBTの概要
  (1).学習器の概要
  (2).実装可能なチップと性能
  (3).SaaS機能の概要
  (4).導入実例

3.DBTの実習・デモ
  (1).SaaSサーバを用いたDBTの学習体験実習
  (2).SaaSサーバを用いたDBTの追加学習体験実習
  (3).DBT実装ボードを用いたデモ

4.ランダムフォレストの概要
   ・ランダムフォレストの学習アルゴリズム

5.独自オンライン型ランダムフォレストの概要
  (1).学習器の概要   
  (2).導入事例

6.その他AI関連技術による実績

  (1).経路探索アルゴリズムを用いた実例
  (2).教師なし学習アルゴリズムを用いた実例 
  (3).その他実例

7.ディスカッション

キーワード DeepLearning DBT DeepBinaryTree SaaS 学習器 教師なし学習 経路探索 EdgeComputing EdgeAI 人工知能 学習アルゴリズム
タグ AI・機械学習自動運転・運転支援技術・ADASソフト教育組み込みソフト機械
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100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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