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【Live配信(リアルタイム配信)】 
AIシステム活用時には押さえておきたい
AI半導体チップ・ニューロチップ技術の基礎とトレンド情報

各種チップの特徴は? 市場にはどんなチップが出回っているの? 
最近台頭してきてるTinyMLでは何ができるのか?
自動運転やアルファ碁にはどのようにチップが適用されているの?
ニューロチップの誕生から実装のポイント、チップ設計の勘所、各種チップの性能や特徴、市場トレンドまで、
AI技術の高度化を支えるニューロチップ・AI半導体チップについて解説します。
日時 2021年1月26日(火)  10:30~16:30
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 46,970円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
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配布資料・製本テキスト(開催日の4,5日前に発送予定)
 ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
 ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、
  開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
オンライン配信【ZoomによるLive配信】
  ・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  ・お申し込みの際は、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスして
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  ・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
  ・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  ・リアルタイムで講師へのご質問も可能です。
  ・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
備考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
得られる知識
ニューロチップ全般の現状と動向 / ニューロチップの設計の勘所 /
アルゴリズムの必要性能とニューロチップの性能との関係 / 最近の量子化、スパース化の動向 /
ニューロモルフィックチップの重要性 
 
受講対象
AIのハードウェアに関心のある方、ニューロモルフィック工学に興味のある方
予備知識としてはAIの簡単な原理(積和処理)、半導体のメモリとロジックの役割に関する簡単な知識 
 

セミナー講師

北海道大学 学術研究員 工学博士 百瀬 啓 氏
【専門】AI関連、半導体、マルチメディア 【講師紹介

セミナー趣旨

 AI半導体チップ、ニューロチップに関してその基礎、動向と最先端技術を学んで頂き、日常のAIシステム応用における活動・業務に生かして頂きたい。第一部ではAIの歴史、基本的なアルゴリズム誕生・変遷を通して、ニューロチップ誕生までの流れをつかみます。第二部ではビッグチップであるサーバー用、ミッドレンジのエッジチップを通して、ニューロチップ技術の詳細を学びます。第三部ではマーケットインしているチップの動向を概観し、昨今台頭著しいTinyMLチップに関して着目します。第四部ではニューロモルフィック工学を通して最近の注目技術を説明します。そして最後に今後の動向を議論します。

セミナー講演内容

▼第一部:基礎
1.ニューロチップ誕生まで

 1.1 20世紀:ニューロンモデル、ニューロモルフィック
 1.2 21世紀:アルゴリズム、ニューロチップ(サーバ、エッジ)

2.ニューロチップ実装のポイント
 2.1 情報の種類と入力次元数
 2.2 アルゴリズム・モデルの発展とパラメータ/メモリ容量

3.MAC回路とその演算性能指標
 3.1 MAC回路構成(演算素子/ユニット/全結合層)
 3.2 学習と推論の実装の差

▼第二部:詳細(技術)
4.スピード重視のサーバ用ニューロチップ

 4.1 チップ詳細(TPU-v2/3, A-100, Cerebra, IPU)
 4.2 データ/モデル 並列

5.高効率追求型のエッジ用AI
 5.1 量子化、スパース (LUT, Log, Pruning/Eyeriss, DNPU,EIE--)
 5.2 データフロー (IS-RS-OS-WS, CB/Eyeriss, Flex・・・)
 5.3 学習(エッジ)用チップ(LNZBP, Ternary BP)

6.究極の性能を狙うCIM (Computing in memory)
 6.1 CIM (SRAM) ・・・Ternary/Binary 技術
 6.2 nv_CIM(NVMM)・・・ReRAM/PCM

▼第三部:詳細(市場)
7.市場トレンドと台頭著しいTinyML

 7.1 ニューロチップ市場トレンド(High End, Mid, Low/Tiny)
 7.2 TinyML(CIM型、TensorFlow-L型、ニューロモルフィック型)

8.アプリケーションへのチップ運用
 8.1 CNN:自動運転(End to End learning)、RNN:自動翻訳
 8.2 深層強化学習:アルファ碁

▼第四部:展開
9.ブレークスルーを狙うニューロモルフィック工学

 9.1 スパイキングニューラルネットワーク(SNN, TrueNorth/Loihi)
 9.2 最新注目技術動向:リザバーコンピューティング

10.今後の技術動向と纏め

  □質疑応答□

≪キーワード≫ AIチップ、ニューロチップ、ディープラーニング、ニューロモルフィック、サーバー、エッジAI