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インストラクターによるワークショップ
自動運転車両のためのディープラーニング - 認識機能

人工知能 (AI) が自動車産業に旋風を巻き起こしています。たとえば、金融サービスを世界中で展開する UBS によると、AI 内蔵のロボタクシーが 2030 年までに世界中で 2 兆ドルの史上を作ると予測されています。

この自動運転テクノロジの開発は、AI が業界に革命を起こしている顕著な一例です。自動運転車ではカメラベースの機械視覚システムとレーダーおよびライダーベースの検出ユニットを使用し、周囲の環境を認識し、理解し、安全に走行します。

このワークショップでは、車線移動や歩行者検出など、自動運転車の認識応用のパフォーマンスを最適化する方法について学習します。セマンティックセグメンテーションニューラルネットワークを構築してトレーニングし、道路、歩行者、他の車などの物体を識別する方法について学習します。次に、車両の自動ナビゲーションの動力にするため、NVIDIA DRIVE AGX™ プラットフォームにそのニューラルネットワークを配備します。このワークショップを修了すると、高速道路の運転、都市の道路、駐車など、さまざまな自動運転シナリオのために AI アプリケーションを構築する技能が身につきます。

学習目標

このワークショップに参加すると、次の方法を学習します。

DRIVE AGX プラットフォームでさまざまな GPU メモリ構成を使用してサンプルコードを実行し、さまざまな事例で最も効果的な構成を判断する。
DRIVE AGX プラットフォームで CUDA® を利用したさまざまなパフォーマンス最適化手法と時間指定テストケースを比較する
完全畳み込みネットワーク (FCN) の「ヘッド」と MobileNets 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の「ステム」を組み合わせ、自動車シーンを理解するためのセマンティックセグメンテーションネットワークを作成し、トレーニングする
シーンのピクセル単位セマンティックセグメンテーションを実演するため、Cityscapes データを使用し、NVIDIA DIGITS でセマンティックセグメンテーションモデルをトレーニングする
Keras と Tensorflow のセマンティックセグメンテーションモデルを、DRIVE AGX プラットフォームで実用的応用のために展開できる最適化された NVIDIA® TensorRT™ モデルに変換する
DRIVE AGX プラットフォームで最適化された TensorRT DRIVE アプリケーションを展開し、実行し、DRIVE アプリケーションの開発と展開のワークフローを実演する

ワークショップデータシートをダウンロードする (PDF 299 KB)

ワークショップの概要

序論 (15 分)	インストラクターの紹介。 courses.nvidia.com/join でアカウントを作成する
DRIVE AGX の CUDA (120 分)	メモリの管理と最適化の手法により DRIVE アプリケーションの GPU アプリケーションを改善する手法について学習する: 畳み込みメモリ、ピン留めメモリ、統合メモリのパフォーマンス上の折り合いを試験し、比較する。推論における混合精度計算最適化を学習する。 CUDA のストリームと負荷分散の手法を利用し、パフォーマンスを最適化する
休憩 (60 分)
DRIVE のセマンティックセグメンテーションをトレーニングする (120 分)	セマンティックセグメンテーションのために FCN を構築し、トレーニングする方法と、自動車シーンを分析する目的でそれを展開する方法を学習する: TensorFlow で従来の CNN に基づいてセマンティックセグメンテーション FCN を構築する。 DIGITS を使用して FCN をトレーニングするために Cityscapes データセットを用意する。 DIGITS で FCN をトレーニングし、推論を利用してそれを試験し、結果的に生成された、シーンのピクセルレベルのセマンティックセグメンテーションを観察する。
休憩 (15 分)
TensorRT を利用したセマンティックセグメンテーションネットワークの展開 (120 分)	自動運転セマンティックセグメンテーションユースケースのための TensorRT 開発ワークフローについて学習する: Keras で構築したトレーニング済みのセマンティックセグメンテーションモデルを、組み込みシステムのために、TensorRT 向けに最適化する。 Keras 実装、TensorRT FP32、TensorRT INT8 でパフォーマンスと精度を試験し、比較する。追加のパフォーマンス比較のために、較正データセットを構築し、モデルを組み込みターゲットシステムに展開する。
評価と Q&A (15 分)

ワークショップの詳細

時間: 8 時間

価格: 価格についてはお問い合わせください。

参加条件:

C++ と Python に精通していること
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の経験

前提条件を満たすためのおすすめ資料: C++ チュートリアル、Python チュートリアル、畳み込みニューラルネットワーク

テクノロジ: TensorFlow、Keras、NVIDIA TensorRT、CUDA C++、Python、NVIDIA DIGITS

証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。

ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップコンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。

言語: 英語、中国語 (簡体字)

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Wed, Apr 14, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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Thu, Apr 15, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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お客様の組織が、AI、アクセラレーテッドデータサイエンス、アクセラレーテッドコンピューティングの主要なスキルの向上と開発にご興味をお持ちの場合、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) にインストラクターによるワークショップをリクエストしていただけます。

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