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NVIDIA Deep Learning Day@高田馬場

NVIDIA Deep Learning Day@高田馬場に行ってきました
http://www.nvidia.co.jp/object/event-jp.html?id=280

NVIDIA Deep Learning Institute

エヌビディアが加速するディープラーニング~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~」

(村上さん)

  • 【概要】ディープラーニングは近年、画像認識の分野で、その高い認識精度から大変注目を集めている技術です。音声認識や自動運転など画像認識の分野以外への応用が進んでおり大変期待されています。本セッションは、日々新しい構造のモデルが提案され進化しているディープラーニングの概要とGPUが必要とされている理由について簡単に説明します。 その後に、実際にディープラーニングの開発のイメージを持って戴けるように、いくつかの代表的なディープラーニングのフレームワークを使い、デモしながら各フレームワークの特徴を解説します。ディープラーニングの最新の状況が知りたい、実際の開発の際にどのフレームワークを使うべきか知りたい、開発を始める前に開発のイメージを持ちたいという方に最適です。

  • http://images.nvidia.com/content/APAC/events/deep-learning-day-2016-jp/NV-DL-Murakami-Session.pdf

内容

NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識」

(森野さん)

  • 【概要】ディープラーニング SDKコンポーネントの役割を説明し、ディープラーニング SDK を利用した Inference アプリケーションを画像認識の例を用いてご紹介します。

http://images.nvidia.com/content/APAC/events/deep-learning-day-2016-jp/NV-DL-Morino-Session.pdf

GTC 2016 基調講演からディープラーニング関連情報のご紹介

IBM

  • Watosonについて
    • 質問応答技術を使って、クイズ番組にチャレンジした
  • なぜこのような技術が必要なのか?
    • 情報の爆発
      • 医者は5時間ぐらいしか勉強する時間がないが、130時間ぐらいないと最新に技術をキャッチアップできない
  • どうやって構築してるか?
    • Bluemix
  • 応用先
    • ECサイトで対話をして、感情分析をしrecommendを行っている。
  • Watsin Robotics
    • プロフィールから感情を、会話から目的等を得ることで、より人間ぽい会話ができるようになる
  • IBM watsonでは、GPUを使っている。
    • GPUを使うことで8.5倍ほどはやく計算できるようになった
  • IBMの次期サーバーをつくった(pascalを使った)

    TOYOTA Research

  • 世界では120万人/年、交通事故で亡くなっている
  • 消費電力をもっと減らせるはず
  • TOYOTAの4つの
    • safety
    • Environment
    • Mobility for all
    • Fun to Drive
  • 研究所を作る
  • ソリューションも作っている

    NVIDIA

  • 2015-2016は大きな年だった
    • GTC2015は100人ぐらいしかいなかったのは、2016では、1200人程度になった。
    • image net 、バークレイロボット、ポップカルチャーへの影響があった
  • 従来のCV
    • 専門家のチューニングをしてた
  • DL
    • 一般な手法でいける
  • モダンAIの地平

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  • ベンチャー企業どんどん作ってる
    • PFN等大企業とコラボをしている
    • スピード感が変わっている
    • 50兆円の市場創出
  • 電力効率がよいGPUであり、色々な会社で使われている。
  • TESLA P100
    • 効率的な商品電力ではやく計算できる
    • 演算性能が3倍になり、3倍のメモリバンド
  • DGX-1 は、DL用のサーバー
  • Chainer等をすぐに使える
  • 学習時間が通常の1/75で計算できる(150時間→2時間)
  • セルフドライビング
    • NVIDIA DRIVE PX パーセプション
      • Driveネットに提供をしている。いろんな方法を使って欲しい
  • BBNET
    • 従来とはちがうやり方で行っている。
  • ロボレース
  • GTC JAPAN 2016開催決定
    • 2016/10/5@ヒルトンお台場

GTC リピートセッション

ここから下のセッションは業務都合により参加できず

Heterogeneous Learning for Multi-task Facial Analysis Using Single Deep Convolutional Network

www.slideshare.net

Chart Pattern Matching in Financial Trading Using RNN

資料なし

Chainer: A Powerful, Flexible, and Intuitive Deep Learning Framework

www.slideshare.net

www.slideshare.net

感想

Oracle Cloud daysなど遜色のない人と期待感もてる会だったと感じたい 今回のドーナツはポンデリングもあってよかった!

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