Kakip（DRP-AI）を用いたエッジAI実践入門～基礎と実践が学べるハイブリッドセミナ～

開催済

場所 東京・巣鴨　CQ出版 セミナ・ルーム

　リアルタイム性やプライバシー保護、通信コスト削減が求められる場面でのエッジAIの需要は急速に高まっています。
　自動運転や産業ロボット、工場の自動化などでは通信遅延が致命的になり得るため、エッジデバイスでの推論は必要不可欠です。また、個人情報や機密データをクラウドへ送信せずに処理できる点はセキュリティ面で大きな利点となり、ネットワークが不安定な環境でも安定した運用が可能になります。

　本セミナは、エッジ環境で実用的に動作するAIモデルの設計・最適化・運用を習得することを目的とし、フレームワーク間の互換性を確保する共通形式ONNXの役割と変換手順、モデル軽量化手法による精度とサイズのトレードオフを学びます。

　さらに、エッジAIであるKakip（DRP-AI3搭載）を用いて物体検知等の公開モデルの枝刈りと再学習、PyTorch→ONNX変換、DRP‑AI3向けコンパイル、べンチマーク実行までの実機ワークフローを通じて、エッジデバイスでの最適化手法と運用ノウハウを実践的に確認を行うことができます。