OpenVINO™ ツールキット トレーニング
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| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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無料チケット
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先着順 | 無料 | 0人 ／ 定員100人 |
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
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。
- キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
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- 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。
