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インストラクターによるワークショップ
ディープラーニングによる産業用検査

このワークショップでは、欠陥検出分類器をトレーニング、高速化、最適化する方法について学習します。最初に、工業検査、問題の系統的詳述、データのキュレーション/探索/フォーマットにともなう主要な課題を取り上げます。次に、転移学習、オンライン拡張、モデリング、微調整の基礎について学習します。ワークショップが終了する頃には、最適化推論、パフォーマンス評価、ディープラーニングモデルの解釈という重要な概念を理解しています。

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。

工業検査事例研究を系統的に詳述し、AOI (Automated Optical Inspection/自動光学検査) 機械によって生成されたデータセットをキュレーションする。
工業検査ワークフローにおけるデータ処理のロジスティクスと課題を取り上げる。
pandas DataFrame と NumPy ライブラリを使用し、データセットから意味のある分析情報を抽出する
転移学習をディープラーニング分類モデルに適用する (Inception v3)
ディープラーニングモデルを微調整し、評価指標を設定する
NVIDIA® TensorRT™ 5 を使用し、NVIDIA V100 Tensor コア GPU で、トレーニング済みの Inception v3 モデルを最適化する
FP16 半精度高速推論を V100 の Tensor コアで実験する

ワークショップデータシートをダウンロードする (PDF 83.3 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
主要な概念を理解する (120 分)	視覚による検査の主要な概念について学習する。問題の系統的詳述とデータキュレーションについて理解する。
休憩 (60 分)
転移学習とモデリング (120 分)	転移学習の処理手続に基づき、ディープラーニングモデルをトレーニングし、有効性を検証する方法について学習する。データセットのディスクストレージを保存するためのトレーニングをしながら、オンライン拡張の実地体験を得る。モデルを微調整することの意味を深く分析する。
休憩 (15 分)
推論を理解し、結果を解釈する (120 分)	本稼働の展開と最適化に焦点を当てる。トレーニング済みのディープラーニングモデルをフリーズし、TensorRT を使用してそれを最適化する方法について学習する最適化されたモデルのパフォーマンスを元の TensorFlow-GPU モデルと比較し、改善度を測定する
最終確認 (15 分)	主要な学習事項をおさらいし、問いで締めくくる。評価を完了し、認定証を取得する。ワークショップアンケートを受ける。

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: Python と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の経験

テクノロジ: TensorFlow、NVIDIA TensorRT、Keras

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)、中国語 (繁体字)

Upcoming Workshops

Pacific Time

Wed, May 12, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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Central European Time

Tue, May 18, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

Register now

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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技術的な質問については、 NVIDIA 開発者フォーラムをご覧ください。

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