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★ディープラーニングのモデル軽量化技術の基礎から、
　各種モデル軽量化技術（合計22手法）の狙いや仕組みを理解できます！

ディープラーニングの基礎・モデル軽量化技術・最新動向【LIVE配信】
～ モデルプルーニング、ネットワーク量子化、軽量アーキテクチャ設計、その他の軽量化技術まで ～

※本セミナーはZoomを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
ディープラーニング【WEBセミナー】
セミナーNo.
220271
開催日時
2022年02月22日（火） 10:30～16:30
主催
（株）R＆D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
■会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　・1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
　・10名以上で申込される場合は割引料金でご案内いたします。
　　お気軽にメールでご相談ください。info@rdsc.co.jp
■ 会員登録とは？　⇒　よくある質問
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
ディープラーニングのモデル軽量化技術にご興味をお持ちの方、短時間で概要を理解したい方、最新動向を知りたい方。
必要な予備知識
ディープラーニング自体の予備知識があれば好ましいですが、最初のセクションで基礎から入りますので必須ではございません。
習得できる知識
・ディープラーニングのモデル軽量化技術の全体感を把握できる。
・各種モデル軽量化技術（合計22手法）の狙いや仕組みを理解できる。
趣旨
　ディープラーニングのモデルは、その他の機械学習モデルと比べて推論処理に必要なメモリ使用量・演算量が膨大であり、さらにそれらを多く必要とするモデルほど性能（認識精度など）が良くなる傾向があります。一般に、メモリ使用量や演算量は、処理速度・消費電力・部品コスト等に直接関わるため、なるべく小さく抑えたいところです。そのようなニーズに対し、ディープラーニングモデルの性能をできる限り維持しつつメモリ使用量・演算量を削減する軽量化技術が登場し、研究が進められています。
　本講演では、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介していきます。各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議（CVPR、ICLRなど）やプレプリントサーバ（ArXiv）に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明します。
プログラム

１．ディープラーニングの基礎
　1-1.　データ表現と問題設定
　1-2.　全結合ネットワークモデル
　1-3.　畳み込みネットワークモデル
　1-4.　代表的なモデルとその構成要素

２．モデルプルーニング
　2-1.　非構造化プルーニング
　2-2.　構造化プルーニング

３．ネットワーク量子化
　3-1.　二値化
　3-2.　一様量子化
　3-3.　非一様量子化

４．軽量アーキテクチャ設計
　4-1.　分岐・合流接続の工夫
　4-2.　畳み込みの要素分解
　4-3.　構造の自動探索

５．その他の軽量化技術
　5-1.　重み共有
　5-2.　知識蒸留
　5-3.　低ランク近似

６．まとめ

キーワード
ディープラーニング,機械学習,画像認識,モデル軽量化,最新動向,セミナー,講演
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