1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。


『ニューラルネットワーク計算の
 高速化手法とその最新動向』



 S171110A



 

開催日時:2018年1月31日(水)11:00-16:00

会  場:中央大学駿河台記念館(千代田区神田駿河台3-11-5)

受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師

 津邑公暁(つむらともあき) 氏
  名古屋工業大学 工学研究科 情報工学専攻 准教授(博士(情報学))

 <ご略歴>   1996年3月 京都大学 工学部 情報工学科 卒業
 1998年3月 京都大学大学院 工学研究科 修士課程 情報工学専攻 修了
 2001年3月 京都大学大学院 情報学研究科 博士後期課程 通信情報システム専攻 学修認定退学
 2004年3月 京都大学 博士(情報学)
 2001年4月 京都大学大学院 経済学研究科 助手
 2004年3月 豊橋技術科学大学 工学部 情報工学系 助手
 2006年4月 名古屋工業大学 工学研究科(ながれ領域) 助教授
 2007年4月 名古屋工業大学 工学研究科(ながれ領域) 准教授…学校教育法の一部改正による
 <主な受賞>   2012年12月 Best Paper Award:The 3rd Int'l Conf on Networking and Computing(ICNC'12)
 2010年11月 Best Paper Award:The 1st International Conference on Networking and Computing
 2007年4月  第6回情報科学技術フォーラムFIT2007 船井ベストペーパー賞 船井情報科学振興財団
 <学会・委員会等、活動>   2016年4月〜現在 情報処理学会 論文誌コンピューティングシステム編集委員会 編集副委員長
 2016年6月〜現在 情報処理学会 情報教育委員会 コンピュータエンジニアリング教育委員会(CE)
             委員
 2017年6月〜現在 電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会 幹事補佐
 2016年4月〜現在 情報処理学会 システム・アーキテクチャ研究会 運営委員
 <研究>   計算再利用 / CAMベースコンピュータ、並列処理応用、脳型情報処理

 セミナーの概要

 

 本講演では、ニューラルネットワーク計算を高速化するための技術を、既に実用化されているものから研究段階のものまで幅広く紹介します。具体的には、GPU を用いた高速化技術、FPGA を用いた高速化技術、そしてニューラルネットワーク計算専用ハードウェアについて紹介します。これからニューラルネットワーク計算の高速化技術を利用される予定のエンジニアの方、あるいは、ニューラルネットワーク計算の高速化技術を現在開発中のエンジニアの方、双方にとって有益な情報を提供します。

 

 講義項目

 1 はじめに


 2 ニューラルネットワーク

  2.1 ニューラルネットワークの種類
  2.2 ニューラルネットワークの計算アルゴリズム
  2.3 ニューラルネットワーク計算のボトルネック

 3 ニューラルネットワーク計算高速化のための一般的なテクニック

  3.1 並列化
  3.2 キャッシュの利用率向上
  3.3 低精度化

 4 アプローチ@:GPUを用いた高速化

  4.1 GPUの概要
  4.2 ニューラルネットワーク計算におけるGPUの利用例
  4.3 GPUのアーキテクチャとCUDA
  4.4 cuDNN:ディープラーニングのためのCUDAライブラリ

 5 アプローチA:FPGAを用いた高速化

  5.1 FPGAの概要
  5.2 ニューラルネットワーク計算におけるFPGAの利用例
  5.3 FPGAの利用環境
  5.4 研究事例紹介

 6 アプローチB:ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアを用いた高速化

  6.1 ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアの概要
  6.2 研究事例紹介

 7 まとめと今後の展望




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