AI 社会実装への最短経路!? TensorFlow＆PyTorch連携とAIモデル最適化

概要

AI開発では、複数の開発プラットフォームやツールを使い、開発用・実装用に様々なプログラミング言語が用いられます。また、AIモデルの展開・実装先も多種多様で、社会実装は容易には実現しません。

MATLABおよびSimulinkは社会実装のための一気通貫ワークフローを提供します。そのワークフローはPythonと連携が可能で、連携により更にその価値を発揮するでしょう。実装・展開のフェーズにおいては、モデルの最適化が求められます。モデルサイズ、精度、推論速度、消費電力のトレードオフをバランスさせなくてはなりません。

本セミナーでは、MATLABおよびSimulinkを用いたAIモデルの社会実装におけるこれらの課題、特に”Python連携”、”ハードウェア実装”に焦点を当て、それぞれのソリューションをご覧に入れます。

講演者について

吉野　紘和（よしの　ひろかず）MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

パターン認識、統計的信号処理を専門に学位取得。ガラスメーカーにて溶解ガラスの熱流体シミュレーションを用いた生産技術開発に、超精密測定装置メーカーにて、白色干渉計を用いた薄膜測定アルゴリズムの研究、測定装置の精度や統計的不確かさ保証・トレーサビリティ確保などに従事。2019年 MathWorks Japan入社。

福本　拓司（ふくもと　たくじ）MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

電気電子・情報を専門に学位取得。計測機器メーカーにて、高速デジタルならびに高周波の信号処理に従事。2015年 MathWorks Japan入社後、画像処理・信号処理テーマにおけるAI活用を多くの大学・企業様向けに支援。