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AIモデルをコンパクト化するための最新動向

AIモデルをコンパクト化するための最新動向

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、AIモデルのコンパクト化に関する技術について最新動向を踏まえながら解説いたします。

開催日

  • 2026年2月12日(木) 13時00分17時00分

プログラム

 言語・画像など様々なデータを対象とした大規模なAIモデルの利活用が進んでいる。モデル規模は大規模化を続けており、処理速度やメモリ消費量に問題を抱えている。今後、クラウドからエッジでの大規模なAIモデルの活用を考えた時、モデルをいかにコンパクトにするかが重要となる。
 本セミナーではモデルのコンパクト化に関する技術について最新動向を踏まえながら解説する。

  1. 大規模AIモデルの動向
    1. Transformer
    2. CLIP
    3. Llama
  2. モデルのコンパクト化手法
    1. コンパクト化手法の分類
  3. 蒸留によるコンパクト化
    1. 知識蒸留
    2. 中間層蒸留
    3. Mutual Learning
  4. 量子化によるコンパクト化
    1. 量子化の導入方法
    2. BitNet
  5. 枝刈りによるモデルのコンパクト化
    1. 構造化枝刈り
    2. 非構造化枝刈り
  6. 言語モデルへの適用事例
  7. 画像モデルへの適用事例
  8. マルチモーダルモデルへの適用事例
  9. まとめ

講師

  • 山下 隆義
    中部大学 工学部 情報工学科
    教授

主催

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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
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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