9/6(土)StudyAIchiに参加した際のメモを備忘録としてアップしました。
※ スライドは公開されたら随時追加します
※ 面白かったので是非第二回も開催してほしいなー(チラッ
「About Edge Computing "あらゆるものが考える"世界を作るのに必要な技術」（ほけきよさん）
処理の高速化
- 枝刈り/量子化/蒸留
- 蒸留 : 強いモデルの推論結果を弱いモデルに食わせる
- Distiller : Pytorchのモデルを軽量化
遠隔で更新する
- つよいコンピュータにデータを転送
- つよくないコンピュータにモデルを転送
- クラウドの力を借りよう
｢挫折しないためのAI学習法」（からあげさん）
- 環境構築は大変なのでColabとか使う
- 最初の課題は画像認識がとっかかりやすい
- Object Detection API使ってみよう
- "No Output, No Value"
「技術力で世界と戦う 機械学習コンペティション『Kaggle』の魅力」（u++さん）
- キャーユープラサーン!
- 名古屋/東京判定アプリすごい
- オススメ書籍 : イラストで学ぶ機械学習
イラストは役立たない - kaggleの開催費用は2000万円ぐらい?
- みんなも kaggle入門しよう
「カーナビプロダクトにおける機械学習事例」（masayuki5160さん）
- CarPlayの話
- GNSSが届かないところでの自車位置更新
「ベイズ学習に入門した話」（なつおさん）
- 数式がいっぱい
- 入力xに対するtの分布が得られる
「エッジAIの事例を簡単に試せる！Edge TPUとAI初心者」（ミソジさん)
- エンジニアの電気屋さんだ!
- AutoML Vision EdgeでエッジAI用のモデルを作成
「人工知能の国際会議IJCAIの紹介」（神さん）
スライド資料(一部)
- IJCAI : AI分野全般のトップカンファレンス
- 2020年は横浜開催
「AIを活用して作るWebサービス開発について」（2zさん）
｢Math is a language｣(HELLO CYBERNETICSさん）
- 線形代数と微分をとにかく勉強しよう!
「ディープラーニングおじさんの話」（やまさん）
大学で勉強すること、すべきこと
- "研究の仕方"を身につける
会社で勉強すること、すべきこと
- 世の中の流れをつかむこと(これからもチャンスあり)
- モチベーション上げるためにはとにかく"実際に手を動かすこと"