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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

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本セミナーの趣旨  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。
プログラム

1 はじめに

2 ニューラルネットワーク
 2.1 ニューラルネットワークの種類
 2.2 ニューラルネットワークの計算アルゴリズム
 2.3 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
 3.1 並列化
 3.2 キャッシュの利用率向上
 3.3 低精度化

4 アプローチ1:GPUを用いた高速化
 4.1 GPUの概要
 4.2 ニューラルネットワーク計算におけるGPUの利用例
 4.3 GPUのアーキテクチャとCUDA
 4.4 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
 5.1 FPGAの概要
 5.2 ニューラルネットワーク計算におけるFPGAの利用例
 5.3 FPGAの利用環境
 5.4 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
 6.1 ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアの概要
 6.2 研究事例紹介

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 >講師略歴
会場中央大学駿河台記念館 東京都千代田区神田駿河台3-11-5

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受講料
(税込)
お1人様受講の場合46,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合57,000円(税別)/1口
※ 本セミナーはEルメール案内価格の適用はございません。
※ 1口でのお申込みは1社3名まで受講でき、受講料が格安となります。

※ 1口でお申込みされる場合は、代表受講者を定めて下さい。 受講票発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、お席を用意できない場合があります。
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。
備考①本セミナーの事務処理・受講券の発送等はトリケップスが行います。
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