Ryuji Fuchikami (@Ryuz88)


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5/15 (日)

0ce9c83f0c923192c8c801dba88bb677 コンピュータビジョン勉強会@関東
生成モデル縛り論文読み会
目的: GANの登場以降、様々な画像を生成する技術が発展してますが、今回の全日本コンピュータビジョン勉強会では、そのような生成モデル縛りの論文読み会を行いたいと思います。GANを始めVAEやDiffusion、Flowの他、NeRFを用いた画像生成まで範囲に含めてしまいます。 今回も感染症対策として、関東、関西、名古屋のコンピュータビジョン勉強会合同で、オンラインにて開催いたします。 発表者: 今回参加申込みは 発表枠 聴講枠 の2つがあります。既にchouseisanで発表希望してくれている方も、発表者枠で参加登録して下さい。 発表者の方で発表の内容が決まりましたら、メーリングリストでご連絡いただくか、@kantocv、@nagoyacv、@kansaicvまでご連絡ください。 時間 発表者 論文タイトル 13:00 - 13:10 Opening+各勉強会の紹介 配信: 配信は発表はZoomを使用します。 各々アプリのダウンロード等準備をお願い致します。また、Youtube Liveでも配信を行う予定ですが、URLは登録者のみにお知らせしますので、視聴希望の方は補欠枠でも結構ですのでご登録をお願いいたします。 配信URLは、前日(5/14)の夕方までにconnpassのメッセージ機能でお知らせしますので各々確認をお願い致します。 質疑応答 質疑応答はSlackにて行う予定です。 参加URLは前日(5/14)の夕方までにconnpassのメッセージ機能でZoomのURLと一緒にお送りしますので、必ずご確認をお願い致します。 勉強会のサイト: コンピュータビジョン勉強会@関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/ 名古屋CV・PRML勉強会 https://nagoyacv.connpass.com/ 関西CV・PRML勉強会 https://sites.google.com/site/kansaicvprml/ 諸連絡: リアルタイムでの情報発信は以下のTwitterアカウントを使用いたしますのでフォローお願い致します。 コンピュータビジョン勉強会@関東 http://twitter.com/kantocv 名古屋CV・PRML勉強会 http://twitter.com/nagoyacv 関西CV・PRML勉強会 https://twitter.com/kansaicv

8/24 (火)

949a147c818b74fa37d3497dea8d7255 ACRi
FPGAの活用方法を模索・研究する団体「ACRi」の主催するウェビナーです。
イベント概要 アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi)は、FPGAの活用方法を模索、研究する団体です。より多くの方にFPGAを楽しんでほしいと考えているACRiでは、ウェビナーを通じてFPGAの学び方・楽しみ方や活用事例を紹介していきます。 お陰様で、日本初の無償オンラインFPGA利用環境としてスタートした「ACRiルーム」も、早1年が経ちました。ACRiルーム1周年を記念し、「FPGAの楽しさ 再発見」をテーマとしたウェビナーをお送りします。スペシャルゲストとして、東京大学准教授 兼 株式会社ティアフォーCTOの加藤真平先生よりご登壇頂き、自動運転という最先端のAI研究分野とFPGAとの関わりについてお話して頂きます。また、ACRiルーム運営メンバーのわさらぼ/三好様、愛知工業大学/藤枝先生、ザイリンクス/安藤様より、それぞれACRiルームに新たに追加される機材やコンテンツについてご紹介頂きます。是非ともお見逃しなく。 セッション内容の紹介 基調講演:完全自動運転の実用化に向けたドメイン特化型コンピューティングプラットフォーム 講演者:東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授 加藤真平 先生 概要:完全自動運転に向けたシステムオンチップ(SoC)とソフトウェアプラットフォームの研究開発により、AIエッジコンピューティングにおける限られた計算資源でのリアルタイム性の保証と従来比10倍以上の高速なデータ処理を達成することを目標としている。特に本研究開発では、Proof of Concept (PoC)を提示し、メニーコアやアクセラレータが混在するテロジニアスなSoC上でリアルタイム性を保証したコンパイラ・OSとミドルウェア、自動運転アプリケーションの統合基盤を構築する。 セッション1:ACRiルーム1年間の活動と新たな取り組み 講演者:ACRiルーム室長 わさらぼ合同会社 三好健文 様 概要: 昨年8月にACRiルームの正式運用を開始して以来、多くの方々にFPGAに気軽に触れる機会を提供できたと思います。ACRiルームの1年間の運用を振り返ると共に、2年目のとなる今年の取り組みをご紹介したいと思います。 セッション2:新機材 Intel FPGAボードの使い方紹介 講演者:ACRiルーム副室長 愛知工業大学 工学部電気学科 准教授 藤枝直輝 先生 概要:ACRi ルームではこれまで Xilinx社の FPGA を搭載した Arty A7 ボードや Alveo アクセラレータの遠隔利用環境を提供してきましたが、このたび Intel社の FPGA を搭載した DE10-Lite ボードが利用可能になります。その利用方法について簡単にご紹介いたします。 セッション3:新コンテンツ「ACRi HLSチャレンジ」紹介 講演者:ACRiルーム副室長 ザイリンクス株式会社 安藤潤 様 概要:ハードウェア記述言語が分からなくても、高位合成ツール(HLS)を使えば C/C++で書いたコードをFPGA上に実装することが出来ます。今回、この高位合成ツールを使ったプログラム投稿サイトをオープン致します。是非、周りの技術者と競い合いながらプログラミング技術を身につけてください。 対象の方 FPGAによる高速化に興味のあるエンジニア、学生(初心者の方、大歓迎です) ACRiの活動に興味を持ってくれている企業の方、教育機関の方 タイムライン   アジェンダ 時間 1. 冒頭挨拶:ACRi代表 東京工業大学 教授 吉瀬謙二 先生 17:30-17:35 (5分) 2. 基調講演:東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授 加藤真平 先生 17:35-18:05 (30分)   3. セッション1:わさらぼ合同会社 三好健文 様  18:05-18:20 (15分)   4. セッション2:愛知工業大学 准教授 藤枝直輝 先生 18:20-18:35 (15分)   5. セッション3:ザイリンクス株式会社 安藤潤 様  18:35-18:50 (15分)   6. Q&A/クロージング:ACRi事務局  18:50-19:00 (10分)   ハッシュタグ 今回のイベントのハッシュタグは #ACRi です。是非皆さんのSNSで拡散をおねがいします。 注意事項 ・このイベントはオンライン(YouTubeでの配信)で行います。登録者に配信URLをメールでお知らせいたします。 ・このイベントはFPGAに興味がある方ならどなたでも参加いただけます。

7/10 (水)

夏だ!エッジだ!ハードウェアだ!
Deep LearningのEdgeハードウェアとして Edge TPUや Jetson Nano, FPGAやラズパイなど様々なハードウェアについてわいわい語る会です。 タイムスケジュール 時刻 内容 18:30-19:00 受付 19:00-19:05 挨拶 19:05-19:40 セッション1:「TensorFlow Quantization Tour」@Ksuzukiii 19:40-20:10 セッション2:「Jetson Nano + Coral USBでつくるセルフレジ」 田原 大輔さん 20:10-20:20 休憩 20:20-20:35 セッション3:「FPGA入門」@kisさん 20:35-20:55 セッション4:「LUT-Networkの紹介 ~Edge環境でリアルタイムAIの可能性を探る」渕上竜司@Ryuz88 20:55-21:30 LT&雑談会 セッション詳細 セッション1:「TensorFlow Quantization Tour」@Ksuzukiii Edge向けハードウェアにDeep Learningの処理させる場合、Quantization(量子化)を行い軽量化することが一般的です。 今回 TensorFlow(Lite)をもとに量子化について話をします。 セッション2:「Jetson Nano + Coral USBでつくるセルフレジシステム」 田原 大輔さん Jetson NanoとCoral USB Acceleratorを使用した簡単なセルフレジについての説明とセットアップで躓いたところを中心にお話します。エッジデバイスこれから始める初心者向きのトークです。 セッション3「FPGA入門」@kisさん Mac Proにも搭載されて注目が集まっているFPGAについて、原理や開発について簡単に紹介します セッション4:「LUT-Networkの紹介 ~Edge環境でリアルタイムAIの可能性を探る」渕上竜司@Ryuz88 ディープラーニングをEdgeで行おうとすると、ハイパフォーマンスな専用デバイスが必要と思われがちと思います。 でも組み込み機器でよく使われる従来からある廉価なFPGAにフィットするディープニューラルネットが出来たなら? 低コスト&低消費電力でエッジ端末に入れ込めるAIの可能性について、まだ原理実験に過ぎませんが、普通と違うニューラルネットへの挑戦をご紹介できればと思います。 LT&雑談会 LT(5分程度)を募集します。ハードウェアに関するものならなんでもOKです。 以下のキーワードは特に大歓迎です 「Edge TPU, Neural Compute Stick, FPGA, RISC-V, LLVM, TVM, RUST」 注意事項など