AI技術者を雑用から解放!

KAMONOHASHI は新日鉄住金ソリューションズが Deep Learning を適用する過程で生み出した学習実行の運用環境です。Deep learningプロセスには、複雑な環境構築、計算リソースの確保、大量に発生するデータや学習履歴の管理といった、多くの副次的作業(雑用)があります。 これらの作業を一つ一つ効率化したノウハウをプラットフォームとして凝縮したものがKAMONOHASHI です。

 

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GTC Japan2018参加報告

GTC Japan2018参加報告 こんにちは。KAMONOHASHIチームです。 9/13,14に参加した、GTC Japanについて報告をします。 GTCとは GTC Japan は、NVIDIA が主催する日本最大の AI 開発者カンファレンスです。 NVIDIA の GPU Technology Conference (GTC) は、コンピューティング分野で、最重要でかつ不可欠とされるトレーニング、貴重なインサイト、NVIDIA をはじめとする主要な組織の専門家とのネットワーキングが 体験できる貴重な場です。 KAMONOHASHIブースの出展をしました 弊チームでは2日間にわたり、ポスターとデモ展示を行いました。 ご来場いただいたみなさま、ありがとうございました。 配布資料はこちらからダウンロードできます。 多くの方にご来場いただいたなかで、 多くの企業や組織においてDeep Learning の取り組みはすでに始まっており、 今後取り組みを拡大していく段階にきているという印象を受けました。 さいごに 今回のブログではGTC Japanに2日間で出展したKAMONOHASHIブースについてお伝えしました。 GPUによって、Deep Learning関連技術は発展を遂げている最中です。 KAMONOHASHIは、チームでのDeep Learningの取り組みを拡大する際の一助となれるよう、 今後も関連技術をキャッチアップしていきます。

SIerで2年間 Deep Learning プロジェクトをやり続けて気づいた成功の4つのポイント

2015年から2年以上に渡り様々な Deep Learning プロジェクトに携わってきました。プロジェクトの具体的な内容は、製造業向けの画像認識です。 世の中で Deep Learning は大きな話題となっています。ところが、カンファレンス等で実際に Deep Learning のプロジェクトを担当している方と 懇親会等で話すと成功しているプロジェクトはあまりないとみなさん口をそろえて言っています。 そこで、この記事ではこれまでの経験から気づいた、成功しているプロジェクトに共通するの4つのポイントを解説します。

GTC Japan 2018に出展します

  GTC Japan 2018に出展します GTC Japan は、NVIDIA が主催する日本最大の AI 開発者カンファレンスです。 NVIDIA の GPU Technology Conference (GTC) は、コンピューティング分野で、最重要でかつ不可欠とされるトレーニング、貴重なインサイト、NVIDIA をはじめとする主要な組織の専門家とのネットワーキングが 1 枚のパスで体験できる大変貴重な場となっています。