NVIDIA Deep Learning Institute 2017

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NVIDIA Deep Learning Institute 2017

ご挨拶

半世紀以上にわたり、コンピューター科学者の夢であった人工知能 (AI) は、もはや SF ではなくなりました。数年後、AI はあらゆる業界に変革をもたらすことでしょう。その原動力になっているのは、GPU ディープラーニングです。

エヌビディアが発明した GPU は、当初は人間の想像力をシミュレーションするためのエンジンとして開発され、テレビゲームやハリウッド映画の驚くべき仮想世界を生み出しました。それが、今や人間の知能をシミュレーションして、ディープラーニング アルゴリズムを実行し、世界を認知して理解できるコンピュータ、ロボット、自動運転車の脳の役割を果たすまでになっています。

GPU ディープラーニングの情報をいち早くご紹介するために NVIDIA Deep Learning Institute 2017 を開催します。

基調講演にはエヌビディアで研究担当上級副社長を務めるチーフ・サイエンティスト、ビル・ダリー (Bill Dally) を迎え、最新の研究成果をご紹介します。また GPU ディープラーニングをリードする中国の事例や、日本でのビジネス状況の紹介、またハンズオン セッションなど、ディープラーニングの最新状況を学ぶことができます。

多くの皆様のご参加を心よりお待ち申し上げます。

開催概要

日時2017 年 1 月 17 日 (火) 8:30 - 18:00 (開場: 8:00)
※協賛社展示: 11:30 - 18:00
主催エヌビディア合同会社
後援文部科学省、アメリカ大使館商務部
協賛東京工業大学 学術国際情報センター、アドバンテック、DELL、富士通、GDEP、HPC Tech、日本電気、マクニカ クラビスカンパニー、センスタイムジャパン、日立製作所、菱洋エレクトロ、ビジュアルテクノロジー
会場ベルサール高田馬場 [アクセスマップ]
参加費
  • 学生: 無料
    (当日、受付にて当年度の学生証の提示による確認を行います。)
  • 一般: 10,000 円 (税別)
お申し込み事前登録制 »
ハッシュタグ#NVDLI

スケジュール

HALL A | ▼会議室 1 | ▼B2F


時間HALL A (B2F)
8:30 - 9:30

「これから始める人の為のディープラーニング基礎講座」

エヌビディア合同会社
ディープラーニング部 村上 真奈

本セッションでは、ディープラーニングをこれから始める方を対象に、必要な基本知識について説明します。ディープラーニングではニューラル ネットワークに大量のデータを学習させる事で画像認識や物体検出など様々な認識を行う事が可能です。セッション前半は、画像認識問題で使われる畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を理解する為の基礎概念について説明します。ニューラル ネットワークの基本となる多層パーセプトロン、誤差逆伝播法、確率的勾配降下法やミニバッチ学習などディープラーニングの学習過程を理解するで必要な数学的な基礎概念を解説します。午後に開催されるハンズオンで用いられる基礎的な概念を、参加者の皆様に、前もってご理解いただき、ハンズオンをより有意義に受講いただくためのセッションとなります。

10:00 - 11:30

「基調講演」

NVIDIA
Chief Scientist and SVP of Research
Bill Dally, Ph.D.

ランチ ブレイク (昼食をご用意します) & 協賛企業展示
13:00 - 13:30

「政府の人工知能研究の取組と産業界への期待」

文部科学省 研究振興局
情報担当専門官 栗原 潔 氏

50 年来の大きな技術的革新とも言われるディープラーニングに代表される人工知能技術の進展により、従来の様々な技術が社会と産業に与えたインパクトとは大きく異なる次元での展開が世界的規模で進む中、政府は司令塔となる「人工知能技術戦略会議」を設置し、文部科学省・総務省・経済産業省等が連携した新たな研究開発の取組が進展しています。本講演では、我が国政府の研究開発戦略と産 業界への期待についてお話しします。

13:30 - 15:00

「NVIDIA GPU ディープラーニング最新情報」

エヌビディア 合同会社
ディープラーニング部 部長 井﨑 武士

エヌビディア 合同会社
エンタープライズ マーケティング マネージャー 佐々木 邦暢

ディープラーニングは急速な進化を続け、世界中の様々な地域そして産業でその成果を挙げてきています。 本セッションでは、米国ワシントン DC やオーストラリアなどで行われた GTCx のイベントから、最新の応用・研究事例をご紹介します。また後半には、最新のデモをご覧いただきます。

コーヒー ブレイク & 協賛企業展示
15:30 - 16:30

「中国の最新 GPU ディープラーニング事例のご紹介」

エヌビディア中国
GPU応用市場総監 侯宇涛

中国での先進的な GPU ディープラーニングの事例をご紹介します。

16:30 - 17:30

「NVIDIA Inception プログラムのご紹介」

エヌビディア 合同会社
ディープラーニング部 山田 泰永

NVIDIA では GPU ディープラーニング技術を活用するスタートアップ企業や技術パートナー企業を支援する「Inception プログラム」を開始しました。今回はこのプログラムの紹介と参加済各企業の概要紹介を行います。さらに参加済企業の中でも特に先進的で適用範囲の広いソリューションを提供できる下記 2 社をフィーチャーして講演頂きます。

  • 株式会社 PKSHA Technology
    (領域特化型画像認識、自然言語対話エンジン、CRM エンジン他)
  • 株式会社 センスタイムジャパン
    (顔認識、セキュリティ映像監視、類似商品画像検索他)
17:30 - 17:40

「閉会のご挨拶」

エヌビディア 合同会社
日本代表 兼 米国本社副社長
大崎 真孝

協賛企業展示 (18:00 まで)

会議室 1 | ▲HALL A | ▼B2F

※ハンズオン トレーニングを受講をされる前に、機器の要件と事前準備を必ずお読みください。

時間会議室 1 (1F)
13:00 - 15:00

ハンズオン トレーニング
「DIGITS で始めるディープラーニング画像分類」

エヌビディア合同会社
ディープラーニング部 森野 慎也

NVIDIA DIGITS を用いて、ディープ ニューラル ネットワークを用いた画像分類を実現するためのワークフローを、ハンズオンを通じ、ご体験いただきます。内容として、最初に、データの前処理、ネットワークモデルの定義、学習、検証など、一連のトレーニング (学習) に関するワークフローを通して実行します。加えて、画像分類の精度を向上するために、データ拡大 (data augmentation) を試みます。学習には、GPU を用います。本講座を受講することにより、NVIDIA DIGITS を用い、画像分類を行うために、ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングすることができるようになります。

事前知識:
本講座は、ニューラル ネットワークに関する基礎知識があることを前提としています。これから勉強される方は、8:30 から開催される「これから始める人の為のディープラーニング基礎講座」を受講されることを、強くお勧めします。また、PC から WiFi ネットワークへの接続、基本的な Web ブラウザーの操作ができることも、前提とさせて頂きます。

コーヒー ブレイク & 協賛企業展示
15:30 - 17:30

ハンズオン トレーニング
「DIGITS による物体検出入門」

エヌビディア合同会社
ディープラーニング部 村上 真奈

このセッションでは、画像分類の次のステップとして、ディープラーニングを使った物体検出について学びます。「物体検出」を行うことで、入力画像の中から「犬」や「猫」といった特定の物体の位置を検出することができます。物体検出には様々な手法が提案されており、それぞれ、学習時間、認識精度、検出速度など、特性が異なります。このラボでは NVIDIA DIGITS を使って、いくつかの手法を実際に手を動かしながら学んでいただきます。

協賛企業展示 (18:00 まで)

ハンズオン トレーニング参加のための、機器の要件と事前準備

  • Windows 7 以降、あるいは OS X 10.10 以降が稼働し、Wi-Fi に接続可能なノート PC をご用意ください。
    • IEEE802.11a (5GHz帯) 対応の製品を推奨。
  • 次の事前準備をお願いします。
    • Google Chrome または FireFox の最新版をインストール。
    • 最新のセキュリティ更新プログラムを適用。
    • アンチウィルス ソフトウェアのリアルタイム保護機能を無効化できることを確認。(当日はリアルタイム保護を無効にしてください。ハンズオンの実施に支障をきたす場合があります。)
    • 最新のパターンファイルでウィルス スキャンを実施。
    • Chrome または FireFox で http://websocketstest.com/ へアクセスし、"WebSockets (Port 80)" の 4 項目がすべて "Yes" となることを確認。
    • https://nvlabs.qwiklab.com/ でのアカウント作成。アカウント登録の手順はこちらをご覧下さい。
  • なお、クラウドの GPU を使ったブラウザー ベースのハンズオンであるため、ノート PC に GPU は不要です。

ハンズオン トレーニング受講時の環境

  • 前項で用意したノート PC を必ずご持参ください。会場に PC の用意はありません。
  • 電源と Wi-Fi は会場で用意します。有線 LAN の用意はありません。

その他

  • 各コースは定員に達し次第、登録を締め切ります。
  • コースの内容は予告なく変更する場合があります。

B2F | ▲HALL A | ▲会議室 1

時間デル シアター (B2F)
11:35 - 11:55

躍進する Deep Learning 技術を支える HPC 基盤
「P100 を用いた Deep Learning パフォーマンス測定」

デル株式会社
インフラストラクチャ・ソリューション事業本部
ソリューション&アライアンス部 部長 増月 孝信 氏

12:05 - 12:25近日公開予定
12:35 - 12:55

Dell Technologies が提案する Hybrid Cloud を利用した Deep Leaning ソリューション

デル株式会社
CTOオフィス
テクノロジーエバンジェリスト 鈴木 章太郎 氏

15:05 - 15:25

躍進する Deep Learning 技術を支える HPC 基盤
「P100を用いた Deep Learning パフォーマンス測定」

デル株式会社
インフラストラクチャ・ソリューション事業本部
ソリューション&アライアンス部
部長 増月 孝信 氏

 

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