ET 2018 & IoT Technology 2019
カンファレンスプログラム
AI 組込みAI活用トラック
AI-1
11月14日(水)12:45-13:30
展示会場内 セミナー会場B

組込AI最前線 〜1mW推論からエッジ学習〜

アルゴリズムや開発環境の進化に伴い、組み込みAIの選択肢が広がっている。ディープラーニングを超低電力で実行できるFPGAや最新のGPU、エッジデバイスで学習可能な最新アルゴリズム「スパースモデリング」などを、実際の推論動作を交えながら組込みに最適なAIを紹介。

楠 貴弘

株式会社マクニカ ソリューション事業部 室長兼シニアデータアナリスト

プロフィール

ASIC ハードウェア開発を経験後、2000年にマクニカへ入社。
ハイエンドプロセッサや組み込みソフトウェア、ツール製品などのFAEを担当。
直近では、NVIDIAを担当しGPUとディープラーニングをお客様へ提案。
また、IoTxAIコンサルティングや講演など、マクニカソリューションビジネス活動にも従事。
2018年9月に日本ディープラーニング協会が実施するE資格を取得。

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