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コース概要

低消費電力AIの概要

  • 組み込みシステムにおけるAIの利用状況について概説する。
  • 省電力デバイス上でのAI導入に伴う課題を解説する。
  • エネルギー効率が重視されるAIの適用例を紹介する。

モデル最適化技術

  • 量子化がパフォーマンスに与える影響について説明する。
  • プリuningや重み共有の手法を解説する。
  • モデル単純化のための知識蒸留法について述べる。

低消費電力ハードウェア上でのAIモデル導入

  • エッジAI向けにTensorFlow LiteおよびONNX Runtimeの利用方法を説明する。
  • NVIDIA TensorRTを用いたAIモデルの最適化手法について解説する。
  • Coral TPUやJetson Nanoを利用したハードウェアアクセラレーションの実践方法を示す。

AIアプリケーションにおける電力消費削減手法

  • 電力プロファイリングや効率性の評価指標について説明する。
  • 省電力型コンピューティングアーキテクチャについて解説する。
  • 動的な電力制御や適応型推論技術の活用方法を示す。

ケーススタディと実世界での応用例

  • バッテリー駆動型IoTデバイスにおけるAIの利用例を紹介する。
  • 医療・ウェアラブル分野における低消費電力AIの適用例を示す。
  • スマートシティや環境モニタリングにおける応用事例を説明する。

ベストプラクティスと今後の動向

  • 持続可能性向上のためのエッジAI最適化手法について述べる。
  • 省電力型AIハードウェアにおける技術進歩を紹介する。
  • 低消費電力AI分野の将来動向について解説する。

まとめおよび今後のステップ

要求

  • ディープラーニングモデルに関する基礎知識があること
  • 組み込みシステムやAI導入の実務経験があること
  • モデル最適化技術について基本的な理解があること

対象者

  • AIエンジニア
  • 組み込み系開発者
  • ハードウェアエンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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