ディープラーニングの基礎とモデル軽量化技術への応用とテクニック <オンラインセミナー>

~ ディープラーニングの基礎と畳み込みネットワークモデル、 モデルプルーニング、ネットワーク量子化、軽量アーキテクチャ設計とそのポイント、その他の軽量化技術 ~

・必要性が増しているモデル軽量化技術について、ディープラーニングの基礎から各軽量化手法、最新技術まで修得するための講座

・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・演算量が膨大となるディープラーニングモデルの軽量化技術を修得し、高精度・高性能なシステム開発に活かそう!

・AI系の有力国際会議、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、理論よりもイメージやコンセプト重視でわかりやすく説明します

 

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年04月27日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン研究開発・商品開発・ ビジネススキル
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
予備知識 ・ディープラーニング自体の予備知識があれば好ましいですが、最初のセクションで基礎から入りますので必須ではございません
修得知識 ・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
プログラム

1.ディープラーニングの基礎

  (1).データ表現と問題設定

  (2).全結合ネットワークモデル

  (3).畳み込みネットワークモデル

  (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

  (1).非構造化プルーニング

  (2).構造化プルーニング

 

3.ネットワーク量子化

  (1).二値化

  (2).一様量子化

  (3).非一様量子化

 

4.軽量アーキテクチャ設計とそのポイント

  (1).分岐・合流接続の工夫

  (2).畳み込みの要素分解

  (3).構造の自動探索

 

5.その他の軽量化技術

  (1).重み共有

  (2).知識蒸留

  (3).低ランク近似

 

6.まとめ

 

キーワード ディープラーニング 畳み込みネットワークモデル プルーニング ネットワーク量子化 軽量アーキテクチャ設計  重み共有 知識蒸留 低ランク近似
タグ AI・機械学習システム営業システム契約業務改善ネットワークITサービス
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
オンラインセミナー
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