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パソナテックのAI人材育成の取り組みのご紹介
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パソナテックのAI人材育成の取り組みのご紹介
1.
パソナテックの AI 人材育成の取り組みのご紹介 2018/3/26 株式会社パソナテック 西日本支社 夏谷 1 HUMANWARE® changes
the world ンジニアのためのコミュニティ『博多 TECH 塾』の紹介
2.
アジェンダ 自己 介紹
お客 の み様 悩 自社 フレ ムワ クの製 ー ー 開発 チ ムビルディングー コミュニティの構築 社内コミュニティ 社外コミュニティ 今後の AI 人材育成に向けて 育成プログラム パソナテックサ ビスのご 介ー 紹 2
3.
3 自己紹介
4.
自己紹介 夏谷実 株式会社パソナテック
株式会社パソナテック 西日本支社 TFUG KANSAI 最近は半 体 の仕事が多い導 関連 FPGA が好き プログラミングも好き Deep Learning も好き 4
5.
5 お客様の悩み
6.
6 組込み DL 分野における課題 この組込機器 でどうやって DL
動かそう? ツールの課題 ・価格が高い ・利用したい NN がサポートされていない ・ブラックボックスであり、自らカスタマイズできない ボードの課題 ・ツールが使いたい CPU をサポートされていない ・ファイルシステムやメモリ管理が必須 ・センサーが特殊 人材の課題 ・ Deep Learning, Python, 組込み C, ボードに精通したメンバーが不足している ・ DL がわからない社内の組込み人材を有効活用していきたい 経験者 0 からのスタート 現在は経験者 10 名体制
7.
組込み DL 分野における課題 7 お客様の抱える課題を、お客様とともに解決するのがパソナテックのやり 方 自社製フレームワークの 開発 チームビルディング コミュニティの構築 育成トレーニングコース 開発 2017
年 2018 年 社外コミュニティへの参 加 2016 年 AI 開発の 課題 AI アシ スト
8.
8 コミュニティへの参加
9.
コミュニティへの参加 9 最初の一歩はローカルでやっている勉強会に参加するところから。 この二つがとても役に立ちました。 パソナテックも随時勉強会、イベントを開催してきますので、 こういうのがしたいというのがあればリクエストください!
10.
10 自社製フレームワークの開発
11.
自社フレームワークの開発 11 keras コキュート ス 組込み C ソース 組込み プロセッサ 向け最適化 DSP 向け最適化 FPGA
向け 実装 専用 HW 向け実装 中間言語として の C 言語 ファイルシステム malloc 不要
12.
ラズベリーパイで物体検出動作 12 3000 円くらいの組込ボードで Deep
Learning が動作する。 ARM CPU のみで動作する。 YOLO による物体検出Raspberry Pi 3 Model B 一度 Python から C 言語に変換すれば、そこからは Python 人 材が不要になると考えた。 実際はそんな上手い話は無かったが、この取り組みが後から効 いてきた。
13.
13 チームビルディング
14.
Deep Learning に必要な知識 14 統計 行列 微積分 英語論文 Python TensorFlow/Caffe 可視化ツール 製品化組込 従来手法 画像処理 組込プログラミ ング スケジュール管 理 リソース管理 顧客折衝 データ加工 データアノテーショ ン アカデミックな 知識 業務知識
PM コーディング能 力 この広い範囲の知識をどのようにして身につけるかとい う課題
15.
Deep Learning に必要な知識 15 統計 行列 微積分 英語論文 Python TensorFlow/Caffe 可視化ツール 製品化組込 従来手法 画像処理 組込プログラミ ング スケジュール管 理 リソース管理 顧客折衝 データ加工 データアノテーショ ン 50
代半導体 エンジニア 20 代、 30 代若 手 50 代の半導体エンジニアと、 20 代、 30 代の若手数名でチー ムを作る
16.
チームビルディング 16 50 代半導体 エンジニア 20 代、
30 代若 手 ・昔 AI にすごく興味があった ・英語論文に出てくる数式に戸惑わない ・お客との調整が得意 ・今から Python勉強するのが辛い ・上手く行くかどうか分からない(ので 消極的) ・新しいフレームワーク等について行け ない ・実際の開発業務自体が難しい(手が遅 い) ベテランエンジニアが苦手なところや、勢いでやれ ば良いところを若手が担当
17.
チームビルディング 50 代の役割
PM ( 客の折 、各 管理)顧 衝 種 DL 基 の部分(数学、英 )礎 語 知業務 識 中 期的な ( うジャンルの など長 課題 違 調査 ) 20 代、 30 代 コ ディングー アノテ ションー とりあえずやる 短期的な (新しい課題 NN 、フレ ムワー ー ク等) 17
18.
チームを作って AI 業務をした結果 18 クオーター単位の人事評価面接時、
AI 業務を行っているメンバー全員が、 がとにかく しい「仕事 楽 」 と回答した。 これが一番の成果
19.
19 コミュニティの構築
20.
社内のコミュニティ強化 20 Slack の立上げ。直接顔を合わせられなくても、技術的な質問、相談が可 能に。 質問に対して、知 っている人がいろ いろ教える。
21.
最初の教科書 21 ゼロから作る Deep Lear
ni ng ―Pyt hon で学ぶディープラーニングの理論と実 装 新しくチームに入った人には、この本を読むようにお願いしています。 既読の人も多いです。
22.
コミュニティの構築 22 地方の悩み 東京は AI のイベントがあってうらやましいな~ パソナテックの狙い 東京の人が羨むようなイベントをやろう!
23.
コミュニティの構築 23 弊社大阪支店で年に数回行う大規模イベント 毎回 100 名超え 1/27
LINE 様、さくらインターネット様、 Google 様 、オプティム様にご登壇いただきました。 TensorFlow Users Group KANSAI の立上げ 不定期でハンズオン、ハードウェア勉強回等の開催 12/21 LeapMind 様にご登壇いただきました 3/17 ハンズオンで始める初めての「 Deep Learning 」 弊社の発表トピックとして、自社開発のフレームワークによる事例が大好評 一年後経って、採用、営業だけでなく自社社員の意識が Deep Learning に向いて きた 他にも、名古屋、京都等で、各種勉強会を開催 中
24.
博多でコミュニティを作ろう! 24 12/22 【福岡開催】 Deep Learning
の基礎と組込 機器への応用 6/2 イベント開催予定 まずは参加から始めましょう。 こういうのして欲しいというリクエストも是 非 3/2 ふくおか AI ・ IoT 祭り in SRP にでラズパイで DL を動かすデモ展示
25.
博多でコミュニティを作ろう 25 TFUG の九州支部をどなたか立ち上げませんか? 九州は AI
イベントが多くてうらやましい! にしましょう! https://tfugfuk.connpass.com/ 今はコンパスにグループがあるだけ
26.
26 2018 年の取り組み
27.
育成トレーニングコースの開発 27 組込 DL 体験コース
組込 DL 実践コース 50 代半導体エンジニアの後押しに (今後対象者を拡大予定) YOLO による物体検出 1 日で駆け足で、ラズベリーパイ で DL が動くところまで体験でき ます。 2 週間かけて、自力で組込向け DL の実装ができるようになりま す。 ・学習の基礎知識を習得すること。 ・学習に使うデータセットについて基本的な知識 を習得すること ・学習の進捗の確認方法を習得すること ・学習結果と実際の処理結果の関係性を理解する こと ・ NN の構成と、モデルデータサイズの関係性に ついて理解すること。 ・ NN の変換方法についての手順を習得すること ・ PC 上での実行と組込み機器での実行の違いを 理解すること ・組込み機器で DL を動かす手法を習得すること
28.
AI トレーニングコース開発(案) 28 組込 DL 体験コース 組込
DL 実践コース Advance コース ARM NEON 実装コース FPGA 実装コース DSP 実装コース Segmentation 実装コース 異常検出 実装コース LSTM 実装コース ← 実装プラット フォーム ← 応用アプリケー ション Python 体験コース Python データ処理コー ス Deep Learning 実践コース 済 済
29.
AI アシストへの展開 29 トレーニングによる 人材育成・派遣事業 独自フレームワーク 開発による組込機器 への展開 AI アシスト この
2 つを軸に事業を展開していきます。
30.
組込み DL 分野における課題 30 お客様の抱える課題を、お客様とともに解決するのがパソナテックのやり 方 自社製フレームワークの 開発 チームビルディング コミュニティの構築 育成トレーニングコース 開発 2017
年 2018 年 社外コミュニティへの参 加 2016 年 AI 開発の 課題 AI アシ スト
31.
AI 分野に関するパソナテックのサービス 31 ① 大量のデータに関する業務 ・データ収集 ・データ入力 ・データタグづけ、不正デー タ除去 他部署と連携し、大 量データを安価にご 提供します。 セキュリティ面もご 相談ください。 ②
機械学習に関する業務 ・学習環境の構築 ・学習器の設計、評価 ・パラメータ調整 お客様の目的に 沿ったビジネス パートナーをご紹 介します。 ③ 商品化への業務 ・組込プログラミング ・機械設計 機械学習に関する業務に関して、どの工程でも必要なサービスをご提供致します。 専門スキルを持った人 材をご提供いたします 。委託契約、派遣契約 どちらも可能です。 AI アシス ト
32.
ご静聴ありがとうございました。 32 関西地区、福岡で組込 DL をやりたい人を絶賛募集中です。未経験
OK 。 興味がある方は Wantedly をパソナテックで検索! もしくは私までご連絡ください。 mnatsutani@pasonatech.co.jp
Editor's Notes
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