ホーム > セミナー > AIシステム活用時には押さえておきたい AI半導体チップ・ニューロチップ技術の基礎とトレンド情報【WEBセミナー】

各種チップの特徴は? 市場にはどんなチップが出回っているの? 
最近台頭してきてるTinyMLでは何ができるのか?
自動運転やアルファ碁にはどのようにチップが適用されているの?
ニューロチップの誕生から実装のポイント、チップ設計の勘所、各種チップの性能や特徴、市場トレンドまで、
AI技術の高度化を支えるニューロチップ・AI半導体チップについて解説します。

AIシステム活用時には押さえておきたい
AI半導体チップ・ニューロチップ技術の基礎とトレンド情報【WEBセミナー】

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セミナー概要

略称
AIチップ【WEBセミナー】
セミナーNo.
st210114  
開催日時
2021年01月26日(火)10:30~16:30
主催
サイエンス&テクノロジー(株)
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】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 
価格
非会員: 35,200円(税込)
会員: 33,440円(税込)
学生: 35,200円(税込)
価格関連備考
定 価 :1名につき 35,200円(税込)
会員価格:1名につき 33,440円 2名の場合 49,500円、3名の場合 74,250円(税込)

※上記会員価格は受講者全員の会員登録が必須となります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
備考
※資料付(郵送)
※講義中の録画・録音・撮影はご遠慮ください。

・製本テキスト(開催日の4,5日前に発送予定)
 ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
 ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
  セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
  
 
【ライブ配信(Zoom使用)セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・お申し込み後、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・リアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。

講座の内容

受講対象・レベル
AIのハードウェアに関心のある方、ニューロモルフィック工学に興味のある方
予備知識としてはAIの簡単な原理(積和処理)、半導体のメモリとロジックの役割に関する簡単な知識
習得できる知識
ニューロチップ全般の現状と動向 / ニューロチップの設計の勘所 /
アルゴリズムの必要性能とニューロチップの性能との関係 / 最近の量子化、スパース化の動向 /
ニューロモルフィックチップの重要性
趣旨
 AI半導体チップ、ニューロチップに関してその基礎、動向と最先端技術を学んで頂き、日常のAIシステム応用における活動・業務に生かして頂きたい。第一部ではAIの歴史、基本的なアルゴリズム誕生・変遷を通して、ニューロチップ誕生までの流れをつかみます。第二部ではビッグチップであるサーバー用、ミッドレンジのエッジチップを通して、ニューロチップ技術の詳細を学びます。第三部ではマーケットインしているチップの動向を概観し、昨今台頭著しいTinyMLチップに関して着目します。第四部ではニューロモルフィック工学を通して最近の注目技術を説明します。そして最後に今後の動向を議論します。
プログラム

▼第一部:基礎
1.ニューロチップ誕生まで

 1.1 20世紀:ニューロンモデル、ニューロモルフィック
 1.2 21世紀:アルゴリズム、ニューロチップ(サーバ、エッジ)

2.ニューロチップ実装のポイント
 2.1 情報の種類と入力次元数
 2.2 アルゴリズム・モデルの発展とパラメータ/メモリ容量

3.MAC回路とその演算性能指標
 3.1 MAC回路構成(演算素子/ユニット/全結合層)
 3.2 学習と推論の実装の差

▼第二部:詳細(技術)
4.スピード重視のサーバ用ニューロチップ

 4.1 チップ詳細(TPU-v2/3, A-100, Cerebra, IPU)
 4.2 データ/モデル 並列

5.高効率追求型のエッジ用AI
 5.1 量子化、スパース (LUT, Log, Pruning/Eyeriss, DNPU,EIE--)
 5.2 データフロー (IS-RS-OS-WS, CB/Eyeriss, Flex・・・)
 5.3 学習(エッジ)用チップ(LNZBP, Ternary BP)

6.究極の性能を狙うCIM (Computing in memory)
 6.1 CIM (SRAM) ・・・Ternary/Binary 技術
 6.2 nv_CIM(NVMM)・・・ReRAM/PCM

▼第三部:詳細(市場)
7.市場トレンドと台頭著しいTinyML

 7.1 ニューロチップ市場トレンド(High End, Mid, Low/Tiny)
 7.2 TinyML(CIM型、TensorFlow-L型、ニューロモルフィック型)

8.アプリケーションへのチップ運用
 8.1 CNN:自動運転(End to End learning)、RNN:自動翻訳
 8.2 深層強化学習:アルファ碁

▼第四部:展開
9.ブレークスルーを狙うニューロモルフィック工学

 9.1 スパイキングニューラルネットワーク(SNN, TrueNorth/Loihi)
 9.2 最新注目技術動向:リザバーコンピューティング

10.今後の技術動向と纏め


□質疑応答□

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