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7月

19

ML@Loft #4 Edge

Edge Deep Learning の会

Registration info

Description

参加登録はこちらから → https://mlloft4.splashthat.com/

About the event

ML@Loft は AWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー/データサイエンティストのための、お悩み相談会です。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。 第4回は、“Edge Deep Learning” をテーマとして、サービス構築する際のポイントや悩みについて議論します。はじめにファシリテーターから 10分ずつの自己紹介 LT と Edge 環境で Deep Learning を行う場合の課題を問題提起頂いた後、テーブルに分かれて、参加者全員参加型で、問題解決のディスカッション・ナレッジシェアを行います。

これまでのイベントの様子はこちら [ Blog#1, Blog#2, Blog#3]

Who should attend

機械学習の運用に課題をお持ちの方、AWS 上で機械学習ワークフローを運用しているデベロッパー、データサイエンティスト、機械学習ワークロードを決定する立場にある方、など。 エッジでの機械学習・深層学習とクラウド連携に興味・課題をお持ちのエンジニアの方。モデルのコンパイルや FPGA に興味があり手を動かすことが好きな機械学習エンジニアなど。 技術的な観点で、ラウンドテーブルでご自身の課題を共有し (機密にあたる話はもちろんお話しいただく必要はありません)、参加者の方々とディスカッション頂ける方のご参加をお待ちしています!

Schedule

6:30PM–7:00PM 受付

  • 7:00PMからセッションは始まりますが、7:30PMまで受付しています。

7:00PM–7:05PM はじめに

  • 会場設備説明,会の趣旨の説明

7:05PM–7:45PM LTセッション (10分×4セッション)

Speaker Title Abstract
加藤 倫弘 氏 (株式会社ディー・エヌ・エー) エッジxクラウドの機械学習システムを、どう考えて開発しているか エッジとクラウドを組み合わせた機械学習システムを研究開発からプロダクションにつなげている経験から、開発時の困難や注意点、それをどう乗り越えているかについてお話します。
竹村 幸尚 氏 (インテル株式会社) FPGAを用いたEdge AIの現状 近年エッジ機器向けのキーデバイス候補として注目を集めているFPGAですが、業務でFPGAに関わっていないとなかなかその実態が見えづらいと思います。ここではFPGAとはどういうデバイスかについて簡単に触れた後、エッジ関連の応用事例や動向についてご紹介します。
三好 健文 氏 (わさらぼ合同会社/株式会社イーツリーズ・ジャパン) エッジデバイスの実利用環境を考慮した機械学習システム構築のあれこれ Edge Deep Learningでは,利用可能な電源や通信手段,サイズといった制約の中でやりたい処理をしなければいけません.マイコンやFPGAを使ったエッジ機器開発の楽しさと難しさを紹介します.また,システムとして組み上げるために必須なデータ収集コストやアップデート,セキュリティなども踏まえて,どういったツールやサービスが必要か議論できればと思います.
岡田 真太郎 氏 (株式会社Preferred Networks) エッジ推論の前にやること エッジ推論の速度を決定する3つの要素それぞれについて説明した後に,モデルの精度を維持したまま推論速度を速くする基本的な手法,そこで役立つおおまかな指標についてお話します.

7:50PM–8:40PM ラウンドテーブル (25分 x 2テーブル)

  • 相談会・ディスカッション (LTerがファシリテーターとなり、参加者全員での技術トークの時間です。)

8:40PM–9:00PM 懇親会 ~ Wrap-up

Speakers

加藤 倫弘 氏 (株式会社ディー・エヌ・エー)

2017年10月にDeNAに入社。Deep Learningを用いたコンピュータビジョン技術をモバイル・エッジデバイスに実装するための軽量化技術やデプロイツールの開発に従事。 前職ではメーカー系ソフトウェア開発会社にて組み込みシステム開発に従事。

竹村 幸尚 氏 (インテル株式会社)

特殊用途向け並列計算機、組み込み向けGPUの開発に携わった後、2014年に日本アルテラ株式会社(現インテル®)へ入社。インテル® FPGA用高位合成ツールの技術サポートおよび当該ツールを応用した開発支援等に従事。豊富な開発経験と知識を活かし、FPGA設計に関する講演、執筆活動にも取り組む。

三好 健文 氏 (わさらぼ合同会社/株式会社イーツリーズ・ジャパン)

メニーコアプロセッサ向けのソフトウェア,コンパイラやFPGAを使ったアクセラレータの研究開発に従事.最近は,組み込み環境でディープラーニングを活用するためのデバイスおよびシステム開発に携わりながら,実環境で期待通りの動作させる難しさを痛感しているところ.

岡田 真太郎 氏 (株式会社Preferred Networks)

社内におけるエッジ推論のニーズを満たすために,モデルを最適化する手法を研究したり,安価なデバイスでモデルを走らせるためのソフトウェアの開発をしたり,様々な条件でデバイスのベンチマークを取ったりしている.推論用OSSフレームワークMenohの開発者.

参加登録はこちらから → https://mlloft4.splashthat.com/

Feed

DaisukeSawada

DaisukeSawadaさんが資料をアップしました。

09/09/2019 12:36

shokout

shokout published ML@Loft #4 Edge.

07/15/2019 11:05

ML@Loft #4 Edge を公開しました!

Ended

2019/07/19(Fri)

18:30
21:00

Registration Period
2019/07/15(Mon) 11:02 〜
2019/07/19(Fri) 21:00

Location

AWS Loft Tokyo

目黒セントラルスクウェア、上大崎3-1-1, 品川区, 東京都 141-0021