軽いＡＩでエッジでの認識処理を実現～リザバーコンピューティングの基礎から実装まで＜ＰＣ実習付き＞＜会場受講＞

セミナー趣旨

  深層学習を中心とするAI技術は多くの現場で適用が進んでいますが、演算に要するエネルギーと学習コストの高さは、専用ハードウェアが次々に開発されている現在においても未解決の課題です。「リザバーコンピューティング」は、深層学習とは異なる特徴を持ち、上記の課題解決に繋がる技術です。
  本セミナーでは、リザバーコンピューティングの仕組みや、他の技術との比較について説明します。適用可能なタスクや、現場適用する際の具体的な設計手法やチューニング方法について、実習も含めて、お伝えします。

受講対象・レベル

・ ソフトウェア、システム開発その他関連企業の技術者
・ 深層学習の現場適用などで課題を抱えている企業の技術者

必要な予備知識

特に必要なし

習得できる知識

・リザバーコンピューティングの原理に関する基礎知識
・リザバーコンピューティングの適用対象
・リザバーコンピューティングのチューニング方法

セミナープログラム

1.導入：現場をとりまく状況
（１）消費電力の課題
（２）深層学習の現場適用の課題
2.リザバーコンピューティングの基礎
（１）リザバーコンピューティングの原理
  - ネットワークの構成
  - 認識(学習)の仕組み
（２）リザバーコンピューティングの特徴
  - 他の技術(ROCKET, LSTM等)と比較した時の優位点
  - 少ないデータで学習
  - 時間単位性能比の優位性
  - リザバーに適したタスク：時系列データ
（３）リザバーコンピューティングの適用例の紹介
  - 分類タスクへの適用
  - 音の分類タスク
  - 振動データの分類タスクへの適用
  - 異常検知への適用
  - 音を使った異常検知タスクへの適用
3.リザバーコンピューティング実習※実習の情報は後日追記致します。ＰＣは弊社でご用意致します
   ツール・サンプルデータを配布し、リザバーコンピューティングでの認識処理を実習します。
   サンプルデータとしては、IMUのデータや、モーター駆動時のデータ(電流、トルクなど)、音声等のデータを使う予定です。
   実習は、課題のステップを踏んで理解を深めていきます。
（１）実習に関する説明
  - ツール使い方
  - 入/出力データの設計
  - チューニング
（２）実習
  - サンプルデータを使った認識処理の作成
  - 認識処理のブラッシュアップ
4.エッジAIへの適用
（１）チップ化、FPGA活用によるエッジAIへの適用可能性

＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
AI、エッジAI、リザバーコンピューティング、時系列データ、FPGA

セミナー講師

 株式会社セック 第二開発ユニット テクニカルマネジャー　建部 貴隆 氏

■ご略歴
2004年　株式会社セック入社
主な従事実績
- 衛星搭載ソフトウェア開発プロジェクト (2004～2006)
- ロボティクス関連開発プロジェクト (2007～)
- エッジAI研究開発プロジェクト （2022～）
■ご専門および得意な分野・ご研究
組込ソフトウェア開発
ロボティクス分野
エッジAI分野

セミナー受講料

1名57,750円(税込（消費税10％）、資料付、ＰＣ費用込)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき46,750円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 感染拡大防止対策にご協力下さい。
• セミナー会場での現金支払いを休止しております。
• 新型コロナウイルスの感染防止の一環として当面の間、昼食の提供サービスは中止させて頂きます。
• 配布資料は、当日セミナー会場でのお渡しとなります。
• 希望者は講師との名刺交換が可能です。
• 録音・録画行為は固くお断り致します。
• 講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
• 講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。(＊PC実習講座を除きます。)