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Jan

23

ML@Loft #10. Edge Deep Learning

Edge での機械学習・深層学習やハードウェアの話

Hashtag :#MLLoft
Registration info

Description

参加登録はこちらから → https://mlloft10.splashthat.com/

About the event

ML@Loft は AWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための「お悩み相談会」です。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。 第10回は第4回に引き続きエッジでの深層学習をテーマに、エッジの制約を考慮したデバイス選定・ハードウェア設計などについて議論します。はじめにファシリテーターから 10分ずつの自己紹介 LT 形式でエッジにおける機械学習・深層学習の課題を実例にそって問題提起頂いた後、テーブルに分かれて参加者全員参加型で問題解決のディスカッション・ナレッジシェアを行います。

これまでのイベント開催ブログはこちら [ #1, #2, #3, #4, #5, #6, #7]

Who should attend

機械学習の運用に課題をお持ちの方、AWS 上で深層学習ワークロードを実行・運用しているデベロッパー・データサイエンティストの方、自社の機械学習ワークロードの方針を決定する立場にある方など。 DL フレームワークを用いたモデル開発・学習・推論運用、特にエッジへのデプロイに課題をお持ちの方や、手を動かすことが好きな機械学習エンジニアの方など。 技術的な観点で、ラウンドテーブルでご自身の課題を共有し (機密にあたる話はもちろんお話し頂く必要はありません)、参加者の方々とディスカッション頂ける方のご参加をお待ちしています!

Schedule

6:30PM–7:00PM 受付

7:00PMからセッションは始まりますが、7:30PMまで受付しています。

7:00PM–7:05PM はじめに

会場設備説明、会の趣旨の説明

7:05PM - 7:45PM LTセッション (10分 × 4セッション)

中村 晃一 氏 (Idein株式会社) 「エッジDLデバイスの選定において考慮すること」

深層学習モデルによる推論を実行するエッジデバイスの選定は非常に難しい問題です。どのような観点を考慮する必要があるのか具体例を挙げながら解説し、Ideinの事業ではどのような理由でRaspberry Piに取り組んでいるのか紹介します。

小橋 昭文 氏 (キャディ株式会社)「消費電力を意識したアルゴリズム開発」

電池やメモリ等のリソースが限られた携帯やIoT端末向けのアルゴリズム開発を進める上で、ハードウェアに寄り添って考える事が非常に重要です。半導体の設計から始まる消費電力を意識したトレードオフを幾つか紹介します。

浜地 慎一郎 氏(株式会社Preferred Networks)「chainer-compiler のその後(仮)」

PFN では、多様な案件に対して共通の仕組みで対処するため、 ONNX を利用したエコシステムを構築しています。その取り組みについて、技術的な概要を紹介します。

大瀧 隆太 氏 (株式会社ソラコム)「エッジとクラウド間の通信/認証のハマりどころ」

エッジデバイスとクラウドのハイブリッドな機械学習の構成において、デバイスとの通信やクラウドでの認証はペインポイントになりがちです。 LTE SIMを用いたエッジデバイスでの推論の事例やノウハウ、ペインポイントを緩和ないし解消する手法をご紹介します。

7:50PM–8:40PM ラウンドテーブル (25 x 2分)

相談会・ディスカッション (LTerがファシリテーターとなり、参加者全員での技術トークの時間です)。

8:40PM–9:00PM 懇親会 - Wrap-Up

Speakers

中村 晃一 氏 (Idein株式会社)

2015年に東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻後期博士課程を退学しIdeinを設立。代表取締役。

小橋 昭文 氏 (キャディ株式会社)

1990年生まれ。スタンフォード大学・大学院で電子工学を専攻。在学中から航空機や軍事機器の開発製造会社ロッキード・マーティン・米国本社で勤務。ソフトウェアエンジニアとして大量の衛星データの解析に従事。米クアルコムにて半導体セキュリティ強化に従事した後、Apple米国本社で電池の持続性改善や、『AirPods』のセンサー部分の開発をリード。2017年11月にキャディの創業に参画。

浜地慎一郎 氏(株式会社Preferred Networks)

東京大学物理学科を2007年に卒業、グーグルに入社、あれこれやって、現 Preferred Networks のエンジニア。あれこれやっている

大瀧 隆太 氏 (株式会社ソラコム)

株式会社ソラコムにてソリューションアーキテクトとして、ソラコムサービス活用やIoTシステム構築の技術支援を行う。 パソコンメーカーで10年間IT研修のインストラクターを務め、2013年よりクラスメソッド株式会社でAWS事業の立ち上げとして年間数十件のAWS環境構築・運用プロジェクトに参画、クラウド導入のプリセールス、コンサルティング業務のほかIoT事業、Alexa事業の立ち上げにも関わる。2018年11月より現職。 共著書として「公式ガイドブック SORACOMプラットフォーム」「IoTエンジニア養成読本」「AWSエキスパート養成読本」など

参加登録はこちらから → https://mlloft10.splashthat.com/

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Feed

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribara published ML@Loft #10. Edge Deep Learning.

01/06/2020 18:52

ML@Loft #10. Edge Deep Learning を公開しました!

Group

ML@Loft

Machine Learning @ AWS Loft Tokyo

Number of events 11

Members 219

Ended

2020/01/23(Thu)

18:30
21:00

Registration Period
2020/01/06(Mon) 18:38 〜
2020/01/23(Thu) 21:00

Location

AWS Loft Tokyo

東京都品川区上大崎 3-1-1