【中止】ディープラーニングの基礎・モデル軽量化技術・最新動向

セミナー趣旨

　ディープラーニングのモデルは、その他の機械学習モデルと比べて推論処理に必要なメモリ使用量・演算量が膨大であり、さらに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、メモリ使用量や演算量は、処理速度・消費電力・部品コスト等に直接関わるため、なるべく小さく抑えたいところです。そのようなニーズに対し、ディープラーニングモデルの性能をできる限り維持しつつメモリ使用量・演算量を削減する軽量化技術が登場し、研究が進められています。
　本講演では、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介していきます。各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議（CVPR、ICLRなど）やプレプリントサーバ（ArXiv）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。

受講対象・レベル

ディープラーニングのモデル軽量化技術にご興味をお持ちの方、短時間で概要を理解したい方、最新動向を知りたい方。

必要な予備知識

ディープラーニング自体の予備知識があれば好ましいですが、最初のセクションで基礎から入りますので必須ではございません。

習得できる知識

・ディープラーニングのモデル軽量化技術の全体感を把握できる。
・各種モデル軽量化技術（合計22手法）の狙いや仕組みを理解できる。

セミナープログラム

１．ディープラーニングの基礎
　1-1.　データ表現と問題設定
　1-2.　全結合ネットワークモデル
　1-3.　畳み込みネットワークモデル
　1-4.　代表的なモデルとその構成要素

２．モデルプルーニング
　2-1.　非構造化プルーニング
　2-2.　構造化プルーニング

３．ネットワーク量子化
　3-1.　二値化
　3-2.　一様量子化
　3-3.　非一様量子化

４．軽量アーキテクチャ設計
　4-1.　分岐・合流接続の工夫
　4-2.　畳み込みの要素分解
　4-3.　構造の自動探索

５．その他の軽量化技術
　5-1.　重み共有
　5-2.　知識蒸留
　5-3.　低ランク近似

６．まとめ

ディープラーニング,機械学習,画像認識,モデル軽量化,最新動向,セミナー,講演

セミナー講師

沖電気工業（株）イノベーション推進センター AI技術研究開発部 山本 康平 氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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