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

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
大きな影響のあった出来事
AlphaGo
- プロ棋士を破った世界初の囲碁のコンピュータープログラム
Baidu Deep Speech 2
- 英語と中国語のディープラーニングを用いたエンドツーエンド音声認識
DLの応用
- 自動運転
  - 各社が行っている
- ディープラーニングを用いた画像合成
  - ポテト+ オバマ大統領ひび割れ地面 + オバマ大統領
spl-nvlabs.qwikLAB | Focus/Introduction to Deep Learning - NVIDIA Accelerated Compute Hands-On Training

(森野さん)

【概要】ディープラーニング SDK の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。

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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ここから下のセッションは業務都合により参加できず

DeepLearningDay2016Spring from Takayoshi Yamashita

資料なし

Chainer GTC 2016 from Shohei Hido

www.slideshare.net

ディープラーニングの最新動向 from Preferred Infrastructure & Preferred Networks

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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