夏のAI EdgeハードウェアMeetup in 福岡

イベント内容

Deep LearningのEdgeハードウェアとして Edge TPUや Jetson Nano, FPGAやラズパイなど様々なハードウェアについてわいわい語る会です。

  • 日付:2019/7/10(水)
  • 開始:19:00(開場18:30)
  • 場所:LINE Fukuoka株式会社 カフェスペース(12Fまでお越しください。受付でゲストカードを受け取ってください)

タイムスケジュール

時刻 内容
18:30-19:00 受付
19:00-19:05 挨拶
19:05-19:30 セッション1:「TensorFlow Quantization Tour」@Ksuzukiii
19:30-20:00 セッション2:「Jetson Nano + Coral USBでつくるセルフレジ」 田原 大輔さん
20:00-20:10 休憩
20:10-20:25 セッション3:「FPGA入門」@kisさん
20:25-20:55 セッション4:「LUT-Networkの紹介 ~Edge環境でリアルタイムAIの可能性を探る」渕上竜司@Ryuz88さん
20:55-21:30 LT&雑談会
「機械学習用中間表現 MLIR のはなし」@nagachikaさん
「AIxラジコン最近の動向」@kouki_tanakさん

セッション詳細

セッション1:「TensorFlow Quantization Tour」@Ksuzukiii

Edge向けハードウェアにDeep Learningの処理させる場合、Quantization(量子化)を行い軽量化することが一般的です。
今回 TensorFlow(Lite)をもとに量子化について話をします。

セッション2:「Jetson Nano + Coral USBでつくるセルフレジシステム」 田原 大輔さん

Jetson NanoとCoral USB Acceleratorを使用した簡単なセルフレジについての説明とセットアップで躓いたところを中心にお話します。エッジデバイスこれから始める初心者向きのトークです。

セッション3「FPGA入門」@kisさん

Mac Proにも搭載されて注目が集まっているFPGAについて、原理や開発について簡単に紹介します

セッション4:「LUT-Networkの紹介 ~Edge環境でリアルタイムAIの可能性を探る」渕上竜司@Ryuz88

ディープラーニングをEdgeで行おうとすると、ハイパフォーマンスな専用デバイスが必要と思われがちと思います。
でも組み込み機器でよく使われる従来からある廉価なFPGAにフィットするディープニューラルネットが出来たなら?
低コスト&低消費電力でエッジ端末に入れ込めるAIの可能性について、まだ原理実験に過ぎませんが、普通と違うニューラルネットへの挑戦をご紹介できればと思います。

LT&雑談会

  • 「機械学習用中間表現 MLIR のはなし」@nagachikaさん
  • 「AIxラジコン最近の動向」@kouki_tanakさん

LT(5分程度)を募集します。ハードウェアに関するものならなんでもOKです。
以下のキーワードは特に大歓迎です
「Edge TPU, Neural Compute Stick, FPGA, RISC-V, LLVM, TVM, RUST」

注意事項など

注意事項

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