このコースは、コニカミノルタ株式会社作成のエッジAI向けデバイス設計者育成トレーニングに基づき提供いたします。
本コースでは、エッジAIの基礎知識や、学習済みのDeepLearningアルゴリズムをターゲットにしたCPU、GPU、FPGA処理の違いと
実装方法・ハードウェア化のメリットについて、座学とデモンストレーションを通して学べます。

エッジAIデバイス開発 システム構成イメージ

エッジAIデバイス開発フローのイメージ

オンライン開催

1. 配信について
・遠隔会議システムのCisco Webex Meetingを使用します。
・受講者には指定のメールアドレスにWebex Meetingの招待を送付します。
・接続場所は制限しませんが、お申込者の方のみの受講となります（複数での受講は不可）

2. 事前準備について
・Webex Meetingの環境や使用方法に不安のある方向けに接続トライアルの機会をご用意します。
　詳細については、お申込み受付後ご案内します。
・通信の安定している環境でご利用ください。また、通信量に上限のない回線をご利用ください。
・音声が聞ける状態のPCやタブレット等をご準備ください。
・周囲に迷惑の掛からない場所を確保してください。
・使用方法について、簡易マニュアルを用意しております。（こちらをクリック）

コンテンツ提供	コニカミノルタ株式会社
講師	コニカミノルタ株式会社
デモ機材	・GPU ボード　　　　 ：Jetson Nanoボード　Jetson NANO Devkit(B01) ・FPGA SoC評価ボード：Ultra96ボード　AES-ULTRA96-V2-G ・USB カメラ　　　　 ：logicool C615n
トレーニング期間	0.5日間
受講料	33,000円 (税抜 30,000円)
受講対象者	・製品サービスにAIを導入しようと考えているSW/HWエンジニア ・AIのリアルタイム処理、エッジAI、FPGAに興味がある方
コース内容	・AI（Deep Learning）とは ・Deep Learning の仕組み ・Deep Learning の実現手段 ・YOLOv3-tinyをCPU、GPUに実装（デモンストレーション） ・FPGAはどこで使われている？/どうやってプログラミングする？ ・近年の論理回路設計事情 ・エッジ向けのDeep Learning推論高速化技術 ・ONNXモデルをNNgenでコンパイル（デモンストレーション）⁂ ・エッジデバイスでのリアルタイム処理　YOLOv3-tinyをFPGAに実装（デモンストレーション） 　⁂ ONNX:Open Neural Network eXchangeの略称。DeepLearningモデルを様々なフレームワーク間で 　　 交換するためのフォーマット 　⁂ NNgen:コニカミノルタが東京大学と産学連携により、ディープラーニングを高速に処理する 　　 ハードウェアのためのコンパイラ オープンソースとして一般公開中 ※本コースは演習はありません。