ＡＩシステム活用時には押さえておきたいＡＩ半導体チップ・ニューロチップ技術の基礎とトレンド情報【Live配信】

セミナー趣旨

　AI半導体チップ、ニューロチップに関してその基礎、動向と最先端技術を学んで頂き、日常のAIシステム応用における活動・業務に生かして頂きたい。第一部ではAIの歴史、基本的なアルゴリズム誕生・変遷を通して、ニューロチップ誕生までの流れをつかみます。第二部ではビッグチップであるサーバー用、ミッドレンジのエッジチップを通して、ニューロチップ技術の詳細を学びます。第三部ではマーケットインしているチップの動向を概観し、昨今台頭著しいTinyMLチップに関して着目します。第四部ではニューロモルフィック工学を通して最近の注目技術を説明します。そして最後に今後の動向を議論します。

受講対象・レベル

AIのハードウェアに関心のある方、ニューロモルフィック工学に興味のある方
予備知識としてはAIの簡単な原理（積和処理）、半導体のメモリとロジックの役割に関する簡単な知識

習得できる知識

ニューロチップ全般の現状と動向 / ニューロチップの設計の勘所 /
アルゴリズムの必要性能とニューロチップの性能との関係 / 最近の量子化、スパース化の動向 /
ニューロモルフィックチップの重要性

セミナープログラム

▼第一部：基礎
１．ニューロチップ誕生まで
　1.1 20世紀：ニューロンモデル、ニューロモルフィック
　1.2 21世紀：アルゴリズム、ニューロチップ（サーバ、エッジ）

２．ニューロチップ実装のポイント
　2.1 情報の種類と入力次元数
　2.2 アルゴリズム・モデルの発展とパラメータ/メモリ容量

３．MAC回路とその演算性能指標
　3.1 MAC回路構成（演算素子/ユニット/全結合層）
　3.2 学習と推論の実装の差

▼第二部：詳細(技術）
４．スピード重視のサーバ用ニューロチップ
　4.1 チップ詳細（TPU-v2/3, A-100, Cerebra, IPU)
　4.2 データ/モデル 並列

５．高効率追求型のエッジ用AI
　5.1 量子化、スパース （LUT, Log, Pruning/Eyeriss, DNPU,EIE--)
　5.2 データフロー （IS-RS-OS-WS, CB/Eyeriss, Flex・・・）
　5.3 学習（エッジ）用チップ(LNZBP, Ternary BP)

６．究極の性能を狙うCIM (Computing in memory)
　6.1 CIM (SRAM) ・・・Ternary/Binary 技術
　6.2 nv_CIM(NVMM)・・・ReRAM/PCM

▼第三部：詳細（市場）
７．市場トレンドと台頭著しいTinyML
　7.1 ニューロチップ市場トレンド（High End, Mid, Low/Tiny)
　7.2 TinyML(CIM型、TensorFlow-L型、ニューロモルフィック型）

８．アプリケーションへのチップ運用
　8.1 CNN：自動運転(End to End learning)、RNN：自動翻訳
　8.2 深層強化学習：アルファ碁

▼第四部：展開
９．ブレークスルーを狙うニューロモルフィック工学
　9.1 スパイキングニューラルネットワーク(SNN, TrueNorth/Loihi)
　9.2 最新注目技術動向：リザバーコンピューティング

１０．今後の技術動向と纏め

　　□質疑応答□

≪キーワード≫　AIチップ、ニューロチップ、ディープラーニング、ニューロモルフィック、サーバー、エッジAI

セミナー講師

北海道大学 学術研究員 工学博士 百瀬 啓 氏
【専門】AI関連、半導体、マルチメディア

セミナー受講料

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１名申込みの場合：35,200円 ( E-mail案内登録価格 33,440円 )　
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