ディープラーニングは、推論処理に必要なメモリ使用量・演算量が膨大であり、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、メモリや演算量は、処理速度・消費電力・部品コスト等に関わるため、なるべく小さく抑えたいところです。そのような課題を解決する手段として、モデル軽量化技術が役立ちます。
本講演では、画像認識問題を題材として、まずディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術を紹介していきます。AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) など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。
- ディープラーニングの基礎
- データ表現と問題設定
- 全結合ネットワークモデル
- 畳み込みネットワークモデル
- 代表的なモデルとその構成要素
- モデルプルーニング
- 非構造化プルーニング
- 構造化プルーニング
- ネットワーク量子化
- 二値化
- 一様量子化
- 非一様量子化
- 軽量アーキテクチャ設計
- 分岐・合流接続の工夫
- 畳み込みの要素分解
- 構造の自動探索
- その他の軽量化技術
- 重み共有
- 知識蒸留
- 低ランク近似
- まとめ
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
ライブ配信セミナーについて
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