エッジAI開発の基礎とAIシステム高速化および大規模基盤モデル(LFM)活用による開発効率向上のポイント ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ エッジAIの最新技術と大規模言語モデル(LLM)・大規模基盤モデル(LFM)、エッジAI開発の基礎とAIシステム高速化技術、LFMを活用したAI開発効率化のポイント ~

・エッジAI開発に必要なノウハウと大規模AIモデルの効果的な活用のポイントを修得し、エッジAIの導入・実装や効率的な開発に活かすための講座

・画像認識AIを例にエッジAI実装と高速化技術の実践的手法を修得し、要件や要求精度を満たすAIシステムの実装に活かそう!

・エッジ開発における、大規模基盤モデル(LFM)の活用など新たなフェーズに突入した開発効率化についても紹介します!

オンラインセミナーの詳細はこちら:

・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

 生成AIの発展に伴い大規模AIモデルを用いたクラウドシステム開発が急速に進んでいます。その一方で、製造や検査の現場においてAIを活用するエッジAIシステムも注目を集めています。しかし、エッジAI開発において精度や速度の要件を満たすAIモデルを開発してシステムを構築するには、通常のAI開発の知識だけでは不十分であり、エッジデバイスの使いこなしや組み込み開発の知見、経験則に基づく試行錯誤が必要となります。

 本セミナーでは、エッジAI技術の最新動向を紹介し、エッジAIの有効性について理解を深めます。また、様々なエッジデバイスを俯瞰した後、画像認識AIを例に高速化技術を紹介します。更に、エッジAI開発の効率化に繋がるスケーラブルなモデル開発手法を弊社プロダクトSubnetXの紹介を交えて説明します。本セミナーはエッジAI開発のみならずクラウドAI開発でのモデル開発コスト削減にも有用な内容となっております。

セミナー詳細

開催日時
  • 2025年02月07日(金) 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電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・AI技術者、システム・ソフト関連部門の方
・エッジAI、組み込みAIの開発を検討されている技術者の方
・クラウド上でのAI導入を検討されている技術者の方
・AIの運用コスト・環境負荷の改善を検討されている方
予備知識 ・深層学習モデルを用いたAIシステムの基礎から説明しますが、画像認識系の深層学習モデルについて予備知識があると理解が深まります
修得知識 ・エッジAIを導入するメリット・デメリット
・エッジAI開発における課題と対策
・種々のエッジデバイスの特性・使い所
・深層学習モデルの高速化技術(量子化、枝刈り、推論用フレームワーク等)
・大規模基盤モデルを活用した効率的なエッジAI開発の勘所
プログラム

1.エッジAI、および、周辺技術の最新動向

  (1).近年のAI技術の状況

  (2).エッジAIの技術動向

  (3).エッジAIを支える周辺技術動向

 

2.大規模言語モデル(LLM)・大規模基盤モデル(LFM)の登場とエッジAI

  (1).大規模AIモデルの進化とその方向性

    a.AIモデルのスケールアップとその意義

    b.軽量化とリアルタイム対応の進展

  (2).エッジAIにおける大規模モデルの重要性

    a.エッジデバイスでの高精度AI実現に向けた基盤モデルPoC

    b.パーソナライゼーションと記憶機能の活用

  (3).コストとパフォーマンスのバランス

    a.運用コストとパフォーマンスの課題

    b.エッジ生成AIがもたらす未来の可能性

 

3.エッジAI開発の流れ

  (1).エッジAIのメリット・デメリット

  (2).事例の紹介

  (3).エッジAI開発の流れ

 

4.エッジデバイス

  (1).エッジデバイス紹介

  (2).ベンチマーク

  (3).エッジデバイスの選択基準

 

5.AIシステム高速化のメリット

  (1).地球に優しい(環境負荷の低減)

  (2).財布に優しい(運用コストの削減)

  (3).高速化手順

 

6.AIシステム高速化技術-詳細設計編-

  (1).深層学習モデルの計算機構と推論時間の内訳

    a.Convolution層の計算量

    b.演算時間と転送時間

  (2).入力の調整

  (3).前後処理のGPU利用

  (4).I/O規格や通信

  (5).モデル圧縮技術

    a.枝刈り

    b.量子化

    c.蒸留

  (6).推論用フレームワークの利用

  

7.SubnetXを活用した効率的なエッジAI開発

  (1).エッジAI開発の難所

  (2).スケーラブルなモデル開発

  (3).スケーラブルなモデル開発を活用したEdge AI Ops Packageのご紹介

  (4).基盤モデルを活用したエッジAI開発の効率化

キーワード エッジAI導入 エッジAI実装 生成AI 大規模言語モデル 大規模基盤モデル AI高速化 GPU  AI開発効率化 AIモデル開発 SubnetX
タグ AI・機械学習アクチュエータイメージセンサエネルギーマネジメントシステムソフト品質センサプラント画像処理画像認識組み込みソフトロボット機械GPU計測器GUIITサービス実装自動車・輸送機車載機器・部品設備電子機器
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
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日