Deep Learning Labとは？

Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

コミュニティご紹介資料はこちらです。 https://1drv.ms/b/s!ApdnOiBtVi9VlNoNnkNLWr9Oe89wAw

3 度目の全国ツアー 6 都市に増強して開始

Deep Learning Lab は 2019 年も機械学習エンジニアの育成に取り組みます。機械学習の実用化を推進するために、学習部分だけでなく推論部分の重要性も上がってきており、その流れが AI と IoT の出会いにつながっております。その両者の技術を学べるようなハンズオンを全国で開催します。

テーマ1: エヌビディア + Deep Learning Lab = Jetson + Azure ハンズオン

エヌビディアは NVIDIA Deep Learning Institute ハンズオントレーニングを Deep Learning Lab と共同で開催するなど、これまでも連携してきました。

今回のハンズオンセミナーでは Microsoft Azure GPU VMを使用してネットワークをトレーニングし、その学習済みモデルを NVIDIA Jetson TX2 に実装して、入力画像を判別させる推論を行います。ディープラーニングの一連のプロセスをハンズオンで体験することにより、エッジにおけるAI実装のための基本的な流れを習得することができます。

学ぶことが出来ること

• Jetson TX2 開発キットを使った基本的な開発方法。
• NVIDIA GPU Cloud on Azure GPU VMの基本操作。
• 学習モデルの生成から推論までの一連の流れ。

こんな方が対象です

• AI や IoT に興味をお持ちの方。
• NVIDIA Jetson と Microsoft Azure を連携させてみたい！方。

参加するために必要なスキル

• Linux マシンに ssh 接続して ls や cp 等の基本的なコマンドを実行することに抵抗がない程度のスキル

当日持参をお願いするもの

Wi-Fi に接続できるPC

本ハンズオンでは、全ての作業を Jetson TX2 上で行うことが (理論的には) 可能です。ただし、会場で提供する Jetson 用のモニタは 7 インチの小さなもので、広々と快適な画面とは言えません。そのため、各自の PC から Jetson に SSH で接続し、PC の大きな画面で Jetson を操作します。

OS の種類やバージョンに厳密な制約はありませんが、Windows 7 以降、あるいは OS X 10.10 以降が稼働する製品を推奨します。

PC へのインストールを推奨するソフトウェア

• Google Chrome (NVIDIA DIGITS の推奨ブラウザ)
• SSH 接続用ソフトウェア

SSH 接続は、 Jetson TX2 及び Microsoft Azure 上の VM へのログインに使用します。 Mac や Windows 10 の標準 ssh コマンドの他、Tera Term や MobaXterm等、接続できれば何でもかまいません。ご参考までに、講師は Windows 10 上で MobaXterm を使います。

Jetson TX2 を持ち込まれる方

• Jetpack はバージョン3.3をインストールしてください。
• Jetson を会場の Wi-Fi に接続する必要があります。開発者キット付属の Wi-Fi アンテナを忘れずにご持参ください。

Microsoft Azure アカウント

Microsoft Azure 有償版アカウントが必要となります。Azure アカウントをお持ちでない方は、必ず事前に取得してください。すでに Azure を利用中であれば、既存のアカウントも利用可能です。

※重要※ また、本ハンズオンは無料アカウントでは受講出来ません。無料アカウントは必ず有償版へのアップグレードを行ってください。無料アカウントでは今回使用する GPU 搭載 VM のコア数上限が 0 になっており変更もできないため、GPU 搭載 VM を作成できません。

なお、無料アカウントには「サインアップから最初の 30 日の間に使用できる ¥22,500 のクレジット」が付与されますが、これはアップグレード後も有効です。つまり、無料アカウントを作成してすぐに有償版へアップグレードしても、クレジットが無駄になることはありません。今回のハンズオンでは、Azure の West US 2 リージョンで NC6 インスタンスを使用しますが、この使用料金は ￥100/hour 程度で、無料アカウントのクレジットが残っている場合はそこから消費されます。

有償版へのアップグレードにはまれに数日かかることがあるという報告があります。ハンズオン当日までの期間に余裕を持ってアップグレードし、念のためアップグレードがされたかログインしてご確認を済ませておいてください。

確認方法としては、Azure ポータルの Cloud Shell から下記のコマンドを実行してください。

az vm list-usage -l eastus -o table | grep "Standard N"

下記のように、「Standard NC Family vCPUs」の最後の列が 6 以上の数字になっていれば、GPU 仮想マシンを作成できます。

Standard NC Family vCPUs          0               12

万一うまくいかない場合はご自身で個別に Microsoft サポートにコンタクトして問題解決してください。 (Azureアカウントについてはご自身の管理下で手続きをお願い致します)

その他必要なもの

• 購入枠のかたはクレジットカード (株式会社マクニカ様に来て頂き販売します。購入手続きのため13:30にお越しください）。

会場の設備

• インターネットに接続可能な Wi-Fi
• Jetson 用のモニタ (7 インチ)、キーボード、マウス、USBハブ (4 ポート)
• Jetson 及び持ち込み PC 用の電源コンセント

テーマ2: LINE Thingsハンズオン

LINE Developer Day 2018にて発表させて頂いた「LINE Things」を使ったハンズオンです。LIFF(LINE Front-end Framework)経由でLINEのトークルームからデバイスにBluetooth LEを利用し接続し、双方向の通信を可能にします。
今回のハンズオンではデバイス上に実装したサービスにLIFF経由でLINEのトークルームからアクセスしLチカ(LEDをチカチカ)させることと、デバイス上のタクトスイッチ押下でLIFFへ情報を送り、LINEのトークルームにアウトプットすることを行います。

こんな方が対象です

• LINE Thingsをゼロから学びたい方
• 電子工作、もしくはLIFFの経験がある方

お持ちいただくもの

• 公衆Wifiが利用可能なノートPC
  (特に会社支給PCの場合、Proxyなどのセキュリティ措置によって公衆Wifiに接続できないケースがありますので事前にご確認ください)
• LINEがインストールされたスマートフォン
• メールが受信できる環境をご準備ください
• PCのUSBポートがType-Cの場合はUSB-Aが接続可能な機器

※ 開発ボードなどハンズオンを行うデバイスは会場で貸し出しいたします。

事前準備

• こちらのサイトでご自身のLINEアカウントでログインできるかどうかを確認ください。できない場合、モバイル用LINEアプリにてメールアドレス・パスワードを設定ください。プロバイダの作成まで終わらせておいて下さい。
• GitHubアカウントを利用します。アカウントを登録しておいて下さい。
• Arduino IDEをインストールしておいてください。
• Windowsの方はPowerShell等からcurlコマンドを使えるようにしておいてください。
• Atom, Visual Studio Codeなど、何らかのコードエディターをインストール＆使える状態にしておいてください。
• USBコネクタが特殊な方はご自身でご準備をお願いします。(USB-Aを利用します)

チュートリアル

LINE の IoT プラットフォーム LINE Things の Developer Trial を試してみる - LINE ENGINEERING
LINE Things Developer Trial ハンズオン - Qiita

タイムスケジュール

※ 会費1000円はイベント運営費用、懇親会代に充てさせていただきます。また、代金の徴収はイベント運営を行う株式会社中外が代行します。

本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて

日本マイクロソフト株式会社とエヌビディア合同会社の個人情報保護方針に従って取り扱います。

• https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx
• https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/privacy-policy/