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ディープラーニングにおける学習の高速化の重要性とその手法

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2015年12月19日 (日) に開催された、Chainer Meetup #1 にて5分のライトニングトークを行うために作成したスライドです。
ディープ ラーニング (Deep Learning) において、学習を高速化することの重要性と、その手法に関して概要を話しました。

Published in: Technology
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ディープラーニングにおける学習の高速化の重要性とその手法

  1. 1. ディープラーニングにおける 学習の高速化の重要性とその手法
  2. 2. 自己紹介 藤山 裕子 (ふじやま ゆうこ) 長崎県出身  高校では理系総合コースで 3 年間を過ごす お茶の水女子大学→東京大学  大学では心理学と言語学を専攻 Microsoft → Google → NVIDIA  主にマーケティングを担当 Twitter: @yukofuji Facebook: Yuko.Fujiyama
  3. 3. どうして学習の高速化が重要なのか 出典: なぜ GPU は Deep Learning に向いているか http://www.slideshare.net/NVIDIAJapan/gpu-51812528
  4. 4. 詳しくは。。。 PFIセミナー2015/12/3: More Modern GPU https://youtu.be/WmETPBK3MOI
  5. 5. ディープ ラーニングにおける ハードウエアアーキテクチャの役割 http://www.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/12/14/00618/ http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1512/15/news036.html
  6. 6. CUDA C プロフェッショナル プログラミング 『Professional CUDA C Programming』 の翻訳書 CUDA は、CPU と GPU が協調して並列処理を行う プログラムの開発・実行環境です。 CUDA Cプログラミングを本格的に理解して、プログラム の実行速度を最適化するための格好の一冊です。 Facebook: エヌビディアジャパンGPUコンピューティング にて各章の ハイライトを解説しています!
  7. 7. NVIDIA Deep Learning Day 2016 日時: 2016年 1月15日(金) 会場: ベルサール渋谷ファースト 詳細およびお申し込み: http://nvda.ly/W3NjS 日々急速に進化するディープラーニングの最新情報とエヌビディアの取り組みをご紹介するため、この度 NVIDIA Deep Learning Day 2016 を開催します。 エヌビディアのディープラーニングへの取り組みは GPU の開発だけにとどまらず、ディープラーニングを加速 するための様々なソフトウェアの提供、パートナーとの協業など多岐に渡ります。 本イベントではエヌビディアのディープラーニングへの取組みの最新情報、パートナー企業のGPU を活用 したディープラーニングの応用例、そしてお客様の事例をご紹介します。
  8. 8. Follow and Like us! ● Twitter: @NVIDIAJapan ● Facebook: NVIDIA Japan エヌビディアジャパンGPUコンピューティング

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