Graphics Processing Unit(グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU)のリーディングカンパニーNVIDIA主催の
『NVIDIA Deep Learning Institute 2017』に参加してきました.
最近何かと話題になっている人工知能(Artificial Intelligence; AI)の中核となる技術であるディープラーニング(Deep Learning:深層学習)に強力なGPUエンジンを活用するための最新動向を調査してきました.
最新の応用・研究事例を紹介した基調講演と今回一番の目的,持参したPCで実際にディープラーニングをGPUで処理するためのスタートアップとなる以下のハンズオン・トレーニング
「DIGITS で始めるディープラーニング画像分類」
「DIGITS による物体検出入門」
に参加してきました.
今回,先進モビリティ(株),ソフトバンクドライブと進めている無人運転バスに使用するNVIDIAのGPUハードウェア(Drive PX2)に対応する勉強のためNVIDIAより招待していただきました.

今最も活気のある分野であり,企業,業界であることは会場からも感じられます.

GPUを搭載しないPCでもトレーニングが可能なようにクラウド上のGPUに接続してブラウザ上で行いました.
Caffe(Deep Learningフレームワーク)に対応した,NVIDIA社が作った開発ツール『DIGITS』はリアルタイムで学習状況がモニタリングでき,使いやすく良くてきています.
↓訓練用画像データから鯨の顔を学習しています.

トレーニング終了後は修了認定証をもらえました.何の効力も無いですが,こういうのはちょっとうれしいですね.

これでGPUを使った深層学習はマスターした...
とは言えません。
GitHubとかオープンソースが広まっていて便利になりましたが、結局は個別の研究用途のためにそれなりのコーディングは必要、ハードへの実装、リアルタイム処理など実用までのハードルは高いですね。
KANEKO
posted by OSU-AVSL at 23:15|
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