録画

https://video.ibm.com/recorded/128845855

これまで

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

そして今回 part 4 (最終回) ではカスタムAIモデルを作ってみます !

今回もハンズオンがあります。下記の「環境設定」を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。

このシリーズに含まれる技術
- Python (特にインテル® Distribution for Python*)
- TensorflowおよびPyTorch (特にインテル® optimized Deep Learning Framework)
- インテルの Deep Learning ライブラリ (インテル® OpenVINO™ ツールキット)

＊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。

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=ma843fd66b2be8aa69b96526bde02e5db

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。

事前準備

Dockerを使用します。下記URLなどをご参考に事前にPC上へインストールをお願いいたします。

• Linux（Ubuntu）：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

• Windows 10：https://docs.docker.jp/docker-for-windows/install.html

• macOS：https://docs.docker.jp/docker-for-mac/install.html

参加条件

• 既にのIBM Cloud 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。

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