録画

https://video.ibm.com/recorded/128569652

これまで

part 1 GPUなしでAI構築とは
part 2 インテルのTensorflow, PyToarch

今回もハンズオンがあります。下記の「環境設定」参考に作業を事前に行うことをお勧めします。

概要

この勉強会ではGPUなしでもCPUの特性を活かしたAI構築ができる方法をシェアします。

現在のAIブームでは画像処理が流行してるためCPUを利用したAI構築が注目されることは少なかったようです。
しかし汎用CPUでも利用するソフトウェアを変えることによって機能を引き出し、性能をあげることができます。
x86 CPUの元祖供給元、インテルからも講師を招き、AI構築を前提としたソフトウェア選択について解説いただきます。

画像解析のように曖昧であっても即時の結果が重要な処理はGPUが適切であることはよく知られています。
しかし、特定環境のシミュレーションのように厳密さが要求される場合はCPUによる処理が適切な場合も多くあります。
実際の演算処理ではコンピュータビジョンでもシミュレーションでもベクトル演算という計算をしています。
そしてAI活用にベクトル演算は不可欠な技術となっています。
その背景がみえると目的に対する機械の向き不向きがみえてきます。
CPUでのAI処理が遅い、といま感じていてもそれが使い方や考え方で変わるに違いありません。

このシリーズは全４回です。

＊I B M社員も参加させていただき一緒に学ぶ場所とさせていただきます。

第3回の内容:

前回はTenserFlowとPyTorchがどう動くかというハンズオンでした。もしかしたら見慣れた動作に感じた方もいらっしゃったと思います。
しかし、今回はそんな方にも満足いただける自信があります。
インテルが膨大な予算をかけてつくったであろうAIモデルのサンプルをハンズオンで動かしてみましょう。
GPUなしでもこう動くのか、と感動する環境をお持ちの方も出てくるでしょう。

座学ではAIモデルサーバーとはなにか、について解説します。

今回の目玉技術

• AIモデルのサンプル (インテル® OpenVINO™ ツールキット)
  
• AIモデルサーバー (インテル OpenVINO Model Server)
  

タイムテーブル

オンライン・イベント参加のURL: https://ibm.webex.com/ibm-jp/j.php?MTID=m6cf0f9d606a392a1405f37ae745035d9

13:45 以降に上記の参加用 URL にアクセスし、開始をお待ちください。 社員の方も同様です。

※ タイムテーブルは変更になる可能性があります。予めご了承下さい

※ 終了後は アンケート への入力 と、Q&Aサポート(Slackチャネル,勉強会実施中に案内します)の申し込みをよろしくお願いいたします。

参加条件

• 既にIBM Cloud のアカウント (無料のライト、Subscriptionを含む) をお持ちのかた

まだの方は受講前に以下の条件準備をお願いいたします

• IBM Cloud アカウント(無料) の取得
  3分程度のビデオ によるアカウントの取得方法もご参照ください。

環境設定

事前にこちらの環境を用意いただくとつまずきが減るかもしれません。

https://speakerdeck.com/kkojima/dojo-plus-plus-gpunasidemokokomadedekiruaigou-zhu-sirizu-part-3-shi-qian-zhun-bei

その他

IBM Cloudのご契約内容や、ご請求に関するお問い合わせにつきましては、弊社サポート窓口までお願いいたします。
■IBM Cloudサポート
https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/support

このシリーズ

このシリーズは以下の構成になっています。 初回からみていただくのがおすすめですが、概ねどの回からみられても完結している内容になっています。

part 1 GPUなしでAI構築とは
part 2 インテルのTensorFlowがあるとは
part 3 AIモデルのテンプレートをつかってみる
part 4 カスタムAIモデルをつくってみる