エッジおよび組み込み AI

このビデオシリーズでは、クラウドに依存するのではなく、エッジコンピューターや組み込みシステムなどのローカルデバイス上で学習済みモデルを直接実行する、エッジおよび組み込み AI を解説します。このアプローチにより、応答の高速化、帯域幅使用量の削減、データプライバシーの強化、さらにネットワーク接続が不安定な場合でも高い信頼性を確保できることを学べます。

エッジおよび組み込みシステム向けの AI 開発が、クラウドへのデプロイとどのように異なるかをご説明します。基本的なワークフローは共通していますが、リソースが限られたデバイス向けにモデルを最適化するためには、追加の配慮が必要です。ビデオでは、枝刈り、量子化、射影といった実践的な手法を取り上げ、ターゲット ハードウェア上でモデルを適切に収め、効率的に動作させる方法を紹介します。実践的な例を通じて、精度を損なうことなくニューラル ネットワーク モデルを (場合によっては 90% 以上) 圧縮できることを紹介します。これにより、リソース制約のあるデバイスでも高度な AI 機能を活用できるようになります。