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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

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

東京都 開催 会場 開催
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開催日

  • 2017年6月16日(金) 10時30分 ～ 15時30分

プログラム

　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。

  1. はじめに
  2. ニューラルネットワーク
    1. ニューラルネットワークの種類
    2. ニューラルネットワークの計算アルゴリズム
    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
    1. 並列化
    2. キャッシュの利用率向上
    3. 低精度化
  4. アプローチ①:GPUを用いた高速化
    1. GPUの概要
    2. ニューラルネットワーク計算におけるGPUの利用例
    3. GPUのアーキテクチャとCUDA
    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②:FPGAを用いた高速化
    1. FPGAの概要
    2. ニューラルネットワーク計算におけるFPGAの利用例
    3. FPGAの利用環境
    4. 研究事例紹介
  6. アプローチ③: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
    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
    2. 研究事例紹介
  7. まとめと今後の展望
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講師

  • 津邑 公暁 氏
    名古屋工業大学 工学研究科 情報工学専攻
    准教授
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会場

中央大学 駿河台記念館
東京都 千代田区 神田駿河台3丁目11−5
中央大学 駿河台記念館の地図
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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
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