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NVIDIA Jetson Nano発表 [技術紹介]

2019/3/18:
NVIDIAが低価格AIコンピュータ・モジュールのJetson Nanoを発表しました。製品としての仕様と開発者キットとしての仕様がありますが、製品としては以下の仕様となっています。

GPUは128のCUDAコアを載せたMaxwellアーキテクチャを採用し、Quad coreのARM Cortex-A57 64-bit プロセッサを搭載(1.43GHzとされる)したAIモジュールです。小さくて消費電力も5~10Wとのことで、かなり小さいです。

メモリも4GB 64-bit LPDDR4搭載とのことで64-bitプロセッサの64-bitデータ取り扱いにも十分対応できます。

ストレージは16GB eMMC 5.1を使い、ビデオEnc/Decの機能もH.264/H.265でそれぞれ4K@30及び4K@60とされています。

カメラ用インタフェースとして1.5GHz 12レーンのMIPI CSI-2 DPHY 1.1を実装し、ギガビットイーサネット、HDMI 2.0とDP1.2/eDP1.4/DSI(1x2)とを同時使用可能としています。

他のインタフェースとして1x1/2/4PCIe、1xUSB3.0、3xUSB2.0、さらに1xSDIO/2xSPI/6xI2C/2xI2S/GPIOとされていてたいていのインタフェースがついている構成となっています。

開発者キットとしては上記仕様の決めうちの仕様となるようですが、その値段が1万2000円程度で非常に安いです。電力的には5~10Wとのことで何らかの放熱対策は必要な感じですが、最悪でも簡単なファン取り付けで十分であることを期待しています。

販売は19年6月~に発売開始の予定だそうですのでまだこれからですが、今後より詳細の情報を見ていきたいと思います。

注:
CUDA, MaxwellはNVIDIA社の登録商標
ARM Cortex-A57はARM社の登録商標

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AI・ディープラーニング学習のためのセミナー紹介 [講座紹介]

AIビジネス関連の仕事をする際に、実務をこなせるかが課題となったりしますが、ビジネスそのものが始まって間もない上に既存技術と異なる新規部分がかなり存在するため、独学では不安となってしまいがちです。
特にAI関連ビジネスでは技術的要素の影響が大きくある程度技術を知る必要がある場面が出てきます。

そのようなときに技術的に自分でも部分的にでも構築できるなどある程度の力を持っておくと、大きな助けとなります。そのためのセミナーや講座を持つ会社を探してみました。

AI関連は従来のIT系ビジネスとはちょっと感覚が違うところがあります。まずは無料体験やカウンセリングをちょっと受けるなどして、雰囲気をつかむだけでも良いと思います。

その上で、やはり有償ですので自分に合うか、必要かをじっくり考えた上で納得が行く講座を受講すると良いでしょう。

1.人工知能特化型プログラミング学習サービス「Aidemy Premium Plan」
こちらは日本ディープラーニング協会のE検定JDLA認定プログラムもあります。受講がそのまま検定の受験資格となりますのでお薦めです。

無料ビデオカウンセリング受講ができますので、まずは内容的に自分に合うものなのか確認して見ましょう。せっかくなので業界の状況についていろいろ質問してみると良いかと思います。また、こちらから講座の申し込みもできます。

2.プログラミングスクール【DIVE INTO CODE】無料説明会/体験セミナー/入校申込プロモーション
こちらも無料の説明会や体験セミナーがあります。無料なのでちょっとでも気になったら申し込んでしまいましょう。こちらから入校の申し込みもできます。

3.ITエンジニア専門スクール「リナックスアカデミー」
こちらも無料資料請求や個別カウンセリングができます。いろいろ話が聞けそうです。

4.【CodeCamp(コードキャンプ)】現役エンジニアによるオンラインのプログラミング個別指導
こちらはオンラインでのサービスとなります。いろいろなサービス提供形態が出てきているので一番習得しやすい学び方を熟考して検討してみましょう。

セミナーをいくつか紹介しましたが、せっかくそのために時間を取るので、AI特有の業界事情や学び方をいろいろ聞けるよい機会です。質問すべき内容を事前にある程度考えておいて直接聞いてみると、さらに具体的な詳細の話が聞けて良いかと思います。是非、コンタクトしてみてください。

他にも、サービス提供している会社はありますので、随時追加していきたいと思います。

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AI入門書紹介(5)徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集 [書籍紹介]

日本ディープラーニング協会で実施するディープラーニングに関する資格試験にJDLA 資格試験があります。

昨年から始まった試験でG検定とE検定がありますが、ビジネス向けはG検定となるかと思います。2019年の最初の試験は3/9でもう直前です。その受験のための参考書としては今までは以前も紹介した紹介した「深層学習教科書 ディープラーニング G検定公式テキスト」だけしかありませんでした。

日本ディープラーニング協会監修
翔泳社 2800円+税



深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト



しかし、最近ついに一般に販売される本としておそらく初めての問題集が出ました。これで、まずは問題量的にはずいぶん豊富になりました。質的にも相当満たせるかもしれません。

明松真司/田原眞一著
インプレス 2100円+税



徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集




この本の中で出題されている問題はもちろんディープラーニングのG検定向けですが、検定受験用の参考書がまだ少ないことを配慮してか、かなり詳細に解説が入っています。これは情報が少なくて苦しんできた人たちには大きな朗報だと思います。

その解説を中心に読んでいくことでかなり参考書的な使い方をすることができます。現時点の環境を考えると見逃せない貴重な一冊となりそうです。

問題の出題内容も、こんな問題が出るのか、とかこういう範囲の知識を見ておく必要があるのか、などこの本から分かることも多く、相当知見が得られます。その意味で、受験の際の最重要な参考資料の一冊として活用でき、お薦めです。

個人的には日本初のディープラーニング検定向け問題集として、よくこれだけ早く出してくれたと思う一冊です。この資格や基本的なAI関連の勉強に少しでも興味がある人は是非入手してもらいたい本です。

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AI入門書紹介(3)Excelでわかるディープラーニング超入門 [書籍紹介]

ディープラーニングのしくみの基礎を学ぶのにお薦めの本を紹介します。何と普通のPCにもインストールされているExcelを使って習得しようという本です。

「Excelでわかるディープラーニング超入門」
涌井良幸 涌井貞美著
技術評論社 1880円



Excelでわかるディープラーニング超入門


内容はネット上からダウンロードしたExcelデータを用いて簡単な文字認識を行うもので、ディープラーニングでの学習を含めひととおり体験できます。内容も分かりやすく、ちょっと頑張れば気軽に勉強できてしまうのでディープラーニングの基礎を学ぶにはお薦めの本です。
このブログでは独学で学ぶ場合の書籍の紹介をしていますが、AI関連の実装を学ぶサービスも出てきています。 AI関連の技術は、通常のいわゆるIT関連の技術とは文化が違う所があり、AI関連業界の空気を一回吸ってから業界に入り込むのも最初から話が合うことで仕事を得る観点でもつながりを持つ観点でも大きくプラスとなります。 下記の紹介のページのように、中には無料体験や無料カウンセリングをする所もありますので一度話を聞いてみるとよいでしょう。 AI技術関連セミナーの紹介ページはこちら

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AI入門書紹介(2)ディープラーニング活用の教科書 [書籍紹介]

ディープラーニング全般の入門書としてこの本も紹介させていただこうと思います。
ディープラーニング活用の教科書
日経クロストレンド編
日本ディープラーニング協会監修
日経BP社 1800円

ディープラーニング活用の教科書
ディープラーニングの技術を活用したビジネス展開手法を紹介しています。技術的に掘り下げた内容ではないものの、各応答事例でどのような技術をどのような根拠でどのように利用し、どんな成果を狙い、実際の結果はどうだったのかを技術的難易度の低いものから高いものまで紹介していきます。その説明の過程でディープラーニングの手法の基礎も学べるようになっており、ディープラーニング導入の敷居を下げてくれます。

多くのカテゴリーを網羅しているので、関心のある用途での応用事例に絞って読んでみる手もあるでしょう。ただ、実際に適用されるディープラーニングの基本的な技術全般を俯瞰したい場合は、キーとなる技術が各事例で必要に応じ適宜紹介されているので、ひととおり目を通しておいたほうが良いです。
ディープラーニングのシステムを開発する側も、手持ちあるいは開発しようとする技術がどの程度活用できそうか振り返るための本として利用できそうです。
ただ、適用事例紹介がこの本の主要な内容となるため、このままでは後追いの導入に終わってしまいます。最後の章に導入に向けたポイントをまとめてあるので、利用する側はそれを活用しつつ自らの適用の仕方を検討していくことが求められる、ということになりそうです。
また、利用する側はともかく、開発側の視点では今後の方向性の追加検討が必要で、さらに適用範囲や手法を広げていくことが求められるのかもしれません。そのためのゴールの設定例を示している本としてみていくのも意義ある利用方法となると思います。


ディープラーニング活用の教科書 [ 日本ディープラーニング協会 ]


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AI入門書紹介(4)ディープラーニングがわかる数学入門 [書籍紹介]

ディープラーニングの基礎を数学から学ぶ本として(1)で紹介した本の姉妹本としてこんな本もあります。
「ディープラーニングがわかる数学入門」
涌井良幸 涌井貞美著
技術評論社 2200円

ディープラーニングがわかる数学入門
内容は「Excelでわかるディープラーニング超入門」と同じくネット上からダウンロードしたExcelデータを用いて解説していく本です。従来からのニューラルネットワークで用いる数学の基本を紹介したあとディープラーニングで用いる数学について説明して行きます。
この本はしばらく数学から離れていた場合やニューラルネットワークの数学面からの概要理解にはよい本ですが、ある程度ご存じの方には物足りないと感じられるかもしれません。人を選ぶ本になりますので、できれば内容を何らかの形で確認した上で読んだほうが良いでしょう。

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AI入門書紹介(1)深層学習教科書ディープラーニング G検定 [書籍紹介]

ディープラーニングの全般を理解するための参考書です。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定
公式テキスト
翔泳社


深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト


人工知能の定義から始まり、人工知能や機械学習の基礎知識を確認してディープラーニングの基本を説明しています。

元々ディープラーニングの検定用テキストなのですが、ディープラーニングの全般的な概要を把握するためにも役立ちます。

AIビジネスの基本的な常識として理解しておく必要がある項目を網羅しており、ディープラーニングを活用する際の教科書と呼べるような内容です。まだディープラーニング関連の業界が成立して日が浅く用語の定義や概念が十分周知されていない現状では、一定の合理性がある指針を与えてくれる貴重な一冊となっています。

内容的には、まずディープラーニングに関する基本的な定義から始まり、人工知能の歴史についても概要を説明してディープラーニングを適用するために必要な歴史的な経緯から技術的に考慮する必要のある内容を紹介していきます。

また、技術の紹介をしている箇所でも、各用途、適用例から必要となる理由の説明も充実しており、各技術の使い方を把握しやすくなっており、全体像を理解しやすくなっています。

実際の適用実積や研究の実積も多数紹介されており、技術的なトレンドや課題についても適宜記述されていて、最低限理解しておくべき内容が説明されていきます。

最後にディープラーニングを中心とした人工知能の活用時にビジネス上、また社会的影響の面から考慮すべき項目例を列挙しており、実際にビジネス上で活用する場合や、業界に従事する時に参考になる本です。

本筋のディープラーニングG検定に向けても、これですべての内容が揃うとは言い切れなくとも、要所をおさえた適切な勉強資料として使えるテキストとなりそうです。


深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト


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AI実装書紹介(1)機械学習と深層学習ーC言語によるシミュレーションー [書籍紹介]

ディープラーニングの基礎を少し学ぶと実際に実装して見たくなるものですが、そんなときにまず比較的従来から知られているプログラミング言語で実装してみる場合の参考書を紹介します。
機械学習と深層学習
ーC言語によるシミュレーションー
小高 知宏著
オーム社
2600円



機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―


C言語でディープラーニングを含む機械学習を実装していく解説書です。著者の想定もWindowsパソコン上でのシミュレーションとなっており、簡単な機械学習の実証や簡易なAI活用システムの実装を目指して構築する場合の参考書になりそうです。
内容としては、基本的な理論・定義から説明されていきますので、機械学習の理解にも役立つ本となっています。
PC上でのちょっとした確認、簡単なAI活用用途への利用やトライアルなどでも参考にできるかもしれません。
この本は、C言語での実装についての本ですが、著者が大学の先生だけあって、理論や歴史、経緯についても比較的詳細に述べており、教科書的な位置付けもできる書籍となっています。
もう少しC言語での実装の詳細を説明があるとより役立つのかもしれませんが、教科書という見方をすれば、納得できる内容に思えます。勉強モードで取り組んでもよい本かもしれません。
また、この本では深層学習だけを取り上げるのではなく、あまり流行りに流されないで、従来からの機械学習の理論や手法もまんべんなく解説しています。
この本でのそのような言及範囲から見ても、機械学習の教科書として全体像を理解することに重きをおいた本となっていると言えそうです。

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