OpenVINO™ ツールキット トレーニング

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イベント内容

OpenVINO™ ツールキット トレーニング

概要

インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキット (以降、OpenVINO™ ツールキット) は、TensorFlow* や PyTorch* などのディープラーニング・フレームワークで構築したモデルを推論アクセラレーターでの実行に最適化し、そのアプリケーションがエッジからクラウドにまでさまざまなインテルのハードウェアで実用的な高い性能を発揮できるようにするためのツールスイートです。

この 2 つのセッションでは OpenVINO™ ツールキットの主な機能をとりあげ、コンピューター・ビジョンをはじめとして、自動音声認識、自然言語処理、リコメンドシステムなどに適用されるディープラーニングのモデルについて、汎用的な API によるアプリケーションへの組み込み、推論アクセラレーター (CPU、内蔵 GPU、インテル® Movidius™ ビジョン・プロセシング・ユニット (VPU)) の利用、そして推論処理のさらなる最適化ができることを学びます。

本セッション内容は Intel 社により GitHub にて公開されている自己学習型ワークショップのコンテンツ (Training Slides) に基づいており、あらかじめ参照されることを推奨します。なお本セッションにハンズオンの時間は含まれず、OpenVINO™ ツールキットについてインストールあるいは使用していることを想定しません。

主催: エクセルソフト株式会社

本セミナーに関する詳細は以下をご参照ください。
https://www.xlsoft.com/jp/products/intel/tech/seminar/openvino.html?s=techplay

タイムスケジュール

時間 内容
13:00 - 14:30 Part 1: OpenVINO™ ツールキットのコア機能
Part 1 では、OpenVINO™ ツールキットの概要と、最も基礎的な2つの
ソフトウェア、各ディープラーニング・フレームワークからエクスポート
されたモデルを推論専用の形式へ変換するツール「モデル・オプティマイザー
(Model Optimizer)」および、Python*、C/C++ の汎用 API を提供し、
デバイスごとの実行時最適化を行うライブラリー「推論エンジン (Inference Engine)」
について説明します。また再利用可能な訓練済みモデルのレポジトリーである
「Open Model Zoo」を参照して、単純な推論アプリケーションを構成し複数の
ハードウェアで動作を確認します。
14:30 - 14:40 休憩
14:40 - 16:10 Part 2: 開発プラットフォーム
ソフトウェアのインストールおよび設定は煩わしい作業であり、
OpenVINO™ ツールキットにおいても少なからず必要となります。
Part 2 では、より早い時点で OpenVINO™ ツールキットを利用できる、
無料で各種推論アクセラレーターの評価が可能なクラウド環境「インテル® DevCloud for
Edge」および、各ツールによるディープラーニング・モデルの最適化作業を
効率よく行うためのウェブベース GUI 環境「ディープラーニング・ワークベンチ
(DL ワークベンチ)」を紹介します。また詳細なプログラミング無しに
ディープラーニングを用いた動画分析を可能とする「ディープラーニング・
ストリーマー (DL ストリーマー)」についてデモを交えて説明します。

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

参加対象

  • ディープラーニングでのアプリケーション開発を目指すソフトウェア開発者

参加費

無料

ハッシュタグ

#techplayjp

注意事項

  • リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
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