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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 - インテリジェントビデオ解析

このワークショップでは、NVIDIA DeepStream テクノロジを使用し、物体の検出および追跡モデルを構築し、大規模なビデオストリームからデータを分析する方法を学習します。ハードウェアで加速する交通管理システムの駐車場カメラ映像を分析する目的でディープラーニングモデルを構築、トレーニング、展開するための実地作業を利用できます。ワークショップの終了時には、インテリジェントビデオ解析 (IVA) アプリケーションを自分で設計し、展開するための追加リソースを利用できます。

学習目標

このワークショップでは、次のことを行います。

IVA アプリケーションのデータ正規化、注釈、メタデータ書式設定を理解する
ビデオデータを収集し、基礎的モデルに未加工のデータを取り込む
正確で効果的な物体検出および追跡アプリケーションのためにディープラーニングモデルを展開する
DeepStream フレームワークを使用し、IVA アプリケーションの開発を加速する

ワークショップデータシートをダウンロードする (PDF 291 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
インテリジェントビデオ解析 (IVA) の物体検出 (120 分)	IVA アプリケーションにおける物体検出手法の基礎と、未加工データ処理とメタデータ書式設定の準備について学習する。物体検出 API を実地体験する。 IoU (Intersection over Union/共通部分の和集合による除算) 指標を使用し、モデルの精度とパフォーマンスを測定する方法について学習する。
休憩 (60 分)
IVA で転移学習と複数物体追跡の手法を使用する (120 分)	IVA アプリケーションの微調整とモデリングの意味について学習する。モデルパフォーマンスを測定し、視覚化する。物体検出器を IVA アプリケーションにブートストラップで読み込む方法について理解する。
休憩 (15 分)
NVIDIA DeepStream を使用してアプリケーションを展開する (120 分)	DeepStream を使用することで、使用準備が整ったビデオ処理パイプラインにビデオ解析モデルを展開する方法について学習する。堅牢なスマートシティアプリケーションを作成するための基礎を理解する。複数の推論モデルを簡単にプラグインする方法と、推論データを視覚化する手法について学習する。
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:

ディープニューラルネットワーク (畳み込みニューラルネットワークのバリエーション) の経験
C と Python の中級レベルの経験

テクノロジ: TensorFlow、DeepStream 3.0

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、韓国語、中国語 (繁体字)

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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