レザバーコンピューティングの基礎とシステムへの適用ポイント ~1人1台PC実習付~【弊社研修室】

~ ネットワーク構成と学習の仕組み、レザバーコンピューティングの適用例、エッジAIへの適用 ~

・レザバーコンピューティングの現場適用のポイントを修得し、ソフトウェア設計やチューニングへ応用するための講座

・AIの課題を解決し、汎用性が高く低コストで運用可能なレザバーコンピューティングの活用方法を修得し、付加価値の高いシステム開発に応用しよう!

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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

 深層学習を中心とするAI技術は多くの現場で適用が進んでいますが、演算に要するエネルギーと学習コストの高さは、専用ハードウェアが次々に開発されている現在においても未解決の課題です。
 「レザバーコンピューティング」は、深層学習とは異なる特徴を持ち、上記の課題解決に繋がる技術です。実際の現場に適用して頂きたいため、本セミナーでは、レザバーコンピューティングの仕組みや、他の技術との比較について説明し、どういうタスク適用可能なのか、また、実習を通して、レザバーコンピューティングを現場適用する際の具体的な設計手法やチューニング方法についてお伝えします。
 本セミナーの内容を自社に持ち帰って頂き、レザバーコンピューティングの適用可能性を検討頂ければと考えています。

本セミナーは開催日程が2月25日(火)へ変更となりました
お申し込みはこちらからお願い致します

セミナー詳細

開催日時
  • 2025年01月30日(木) 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 PC実習付きセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・ソフトウェア、システム開発その他関連企業の技術者
・深層学習の現場適用などで課題を抱えている企業の技術者
予備知識 ・特に必要ありません
修得知識 ・レザバーコンピューティングの基礎知識
・レザバーコンピューティングの適用方法について修得できる
プログラム

1.導入:AIの現場をとりまく状況
  (1).消費電力の課題
  (2).深層学習の現場適用の課題

2.レザバーコンピューティングの基礎
  (1).レザバーコンピューティングの原理
    a.ネットワークの構成
    b.認識(学習)の仕組み
  (2).レザバーコンピューティングの特徴
    a.他の技術(ROCKET, LSTM等)と比較した時の優位点
    b.少ないデータで学習
    c.時間単位性能比の優位性
    d.レザバーに適したタスク:時系列データ
  (3).レザバーコンピューティングの適用例の紹介
    a.分類タスクへの適用
    b.音の分類タスク
    c.振動データの分類タスクへの適用
    d.異常検知への適用
    e.音を使った異常検知タスクへの適用

3.レザバーコンピューティングの適用実習
  (1).ツール使い方
  (2).入/出力データの設計
  (3).チューニング
  (4).サンプルデータを使った認識処理の作成
  (5).認識処理のブラッシュアップ

4.エッジAIへの適用
  ・チップ化、FPGA活用によるエッジAIへの適用可能性

キーワード 深層学習 AI 人工知能 電力 演算 ハードウェア レザバーコンピューティング リザバー チューニング reservoir エッジ チップ ソフトウェア システム
タグ AI・機械学習組み込みソフト統計・データデータ分析
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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