SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 97
Descargar para leer sin conexión
エンタープライズ事業部 事業部長 井﨑 武士
GTC 2017 ディープラーニング最新情報
NVIDIA
DEEP LEARNING関連セッション
• 合計670セッション中320セッション
種類 件数
講演 277
パネル 3
ハンズオン 24
ハングアウト 10
チュートリアル 6
TRAINING OF DEEP NETWORKS WITH HALF-
PRECISION FLOAT
SESSION 1
Boris Ginsburg - Deep Learning Engineer, NVIDIA
EXPLORING SPARSITY IN RECURRENT NEURAL
NETWORKS
SESSION 2
Sharan Narang - Researcher, Baidu
DEEP WATERSHED TRANSFORM FOR INSTANCE
SEGMENTATION
SESSION 3
Min Bai - PhD Student, University of Toronto
BIDIRECTIONAL RECURRENT CONVOLUTIONAL
NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS TO
VIDEO SUPER-RESOLUTION
SESSION 4
Qi Zhang - Assistant Professor, Chinese Academy of Sciences,
Institute of Automation
REAL-TIME LIVE VIDEO HIGHLIGHT
IDENTIFICATION AT SCALE: LESSONS LEARNED
FROM YAHOO ESPORTS
SESSION 5
Yale Song - Senior Research Scientist, Yahoo Research
Bin Ni - Distinguished Software Architect, Yahoo
HIGHLIGHT CNN
IMAGE RESTORATION WITH NEURAL NETWORKS
SESSION 6
Orazio Gallo, NVIDIA
NOVEL 3D VIEW SYNTHESIS FROM A SINGLE
IMAGE
SESSION 7
Jimei Yang - Research Scientist, Adobe
IMPROVING CONSUMER COMPLIANCE
THROUGH BETTER PRODUCT
RECOMMENDATION- NEW SKIN ADVISOR TOOL
POWERED BY AI
SESSION 8
Matthew L. Barker, Ph.D. - Principal Data Scientist, Procter & Gamble
FACIAL EXPRESSION AND EMOTION DETECTION
FOR MOBILE
SESSION 9
Jay Turcot - Director of Applied AI, Affectiva
—ディープラーニングのシステム開発にお困りでしたら
— DL-HELP@nvidia.com
—までお問い合わせください。
—内容に応じ、各種パートナー企業様をご紹介します。
コンサルティング、システムインテグレーションなど各種ご相談に応じます
ディープラーニング相談室
www.nvidia.com/dli

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~NVIDIA Japan
 
エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1
エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1
エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1NVIDIA Japan
 
ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門
ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門
ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門NVIDIA Japan
 
これから始める人のためのディープラーニング基礎講座
これから始める人のためのディープラーニング基礎講座これから始める人のためのディープラーニング基礎講座
これから始める人のためのディープラーニング基礎講座NVIDIA Japan
 
エヌビディアのディープラーニング戦略
エヌビディアのディープラーニング戦略エヌビディアのディープラーニング戦略
エヌビディアのディープラーニング戦略NVIDIA Japan
 
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座NVIDIA Japan
 
DeNAにおける機械学習・深層学習活用
DeNAにおける機械学習・深層学習活用DeNAにおける機械学習・深層学習活用
DeNAにおける機械学習・深層学習活用Kazuki Fujikawa
 
GTC 2016 ディープラーニング最新情報
GTC 2016 ディープラーニング最新情報GTC 2016 ディープラーニング最新情報
GTC 2016 ディープラーニング最新情報NVIDIA Japan
 
Deep Learning Lab: DIMo & Chainer
Deep Learning Lab: DIMo & ChainerDeep Learning Lab: DIMo & Chainer
Deep Learning Lab: DIMo & ChainerPreferred Networks
 
ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門NVIDIA Japan
 
NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例
NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例
NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例Takayoshi Yamashita
 
ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門NVIDIA Japan
 
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成knjcode
 
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechconDeNA
 
20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用
20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用
20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用Preferred Networks
 
自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」
自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」
自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」NVIDIA Japan
 
20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介
20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介
20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介Preferred Networks
 
ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)
ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)
ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)NVIDIA Japan
 
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Hirono Jumpei
 

La actualidad más candente (20)

エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
 
エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1
エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1
エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1
 
ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門
ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門
ハンズオン1: DIGITS によるディープラーニング入門
 
これから始める人のためのディープラーニング基礎講座
これから始める人のためのディープラーニング基礎講座これから始める人のためのディープラーニング基礎講座
これから始める人のためのディープラーニング基礎講座
 
エヌビディアのディープラーニング戦略
エヌビディアのディープラーニング戦略エヌビディアのディープラーニング戦略
エヌビディアのディープラーニング戦略
 
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
 
DeNAにおける機械学習・深層学習活用
DeNAにおける機械学習・深層学習活用DeNAにおける機械学習・深層学習活用
DeNAにおける機械学習・深層学習活用
 
GTC 2016 ディープラーニング最新情報
GTC 2016 ディープラーニング最新情報GTC 2016 ディープラーニング最新情報
GTC 2016 ディープラーニング最新情報
 
Deep Learning Lab: DIMo & Chainer
Deep Learning Lab: DIMo & ChainerDeep Learning Lab: DIMo & Chainer
Deep Learning Lab: DIMo & Chainer
 
ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン セッション 2: DIGITS による物体検出入門
 
マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ
マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップマイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ
マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ
 
NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例
NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例
NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例
 
ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門
ハンズオン2: DIGITS による物体検出入門
 
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成
 
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによるステージ設計支援~ #denatechcon
 
20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用
20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用
20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用
 
自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」
自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」
自習形式で学ぶ「DIGITS による画像分類入門」
 
20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介
20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介
20180227_最先端のディープラーニング 研究開発を支えるGPU計算機基盤 「MN-1」のご紹介
 
ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)
ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)
ChainerRL の学習済みモデルを gRPC 経由で使ってみる試み (+アルファ)
 
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
 

Destacado

Server Side Kotlin
Server Side KotlinServer Side Kotlin
Server Side Kotlinyy yank
 
Python twitter data_150709
Python twitter data_150709Python twitter data_150709
Python twitter data_150709BrainPad Inc.
 
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―Hisao Soyama
 
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)sleepy_yoshi
 
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識Katsuhiro Morishita
 
NIPS2015読み会: Ladder Networks
NIPS2015読み会: Ladder NetworksNIPS2015読み会: Ladder Networks
NIPS2015読み会: Ladder NetworksEiichi Matsumoto
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門hoxo_m
 

Destacado (7)

Server Side Kotlin
Server Side KotlinServer Side Kotlin
Server Side Kotlin
 
Python twitter data_150709
Python twitter data_150709Python twitter data_150709
Python twitter data_150709
 
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
 
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
 
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
 
NIPS2015読み会: Ladder Networks
NIPS2015読み会: Ladder NetworksNIPS2015読み会: Ladder Networks
NIPS2015読み会: Ladder Networks
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
 

Similar a GTC 2017 ディープラーニング最新情報

Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?
Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?
Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?harmonylab
 
【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution
【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution
【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-ResolutionDeep Learning JP
 
GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報
GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報
GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報NVIDIA Japan
 
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術孝昌 田中
 
【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution
【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution
【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-ResolutionDeep Learning JP
 
3次元計測とフィルタリング
3次元計測とフィルタリング3次元計測とフィルタリング
3次元計測とフィルタリングNorishige Fukushima
 
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep NetworksA PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networksharmonylab
 
DAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hare
DAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hareDAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hare
DAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也harePreferred Networks
 
[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets
[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets
[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex DatasetsDeep Learning JP
 
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化Yusuke Uchida
 
Deep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI ExpoDeep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI ExpoHirono Jumpei
 
Iccv2019 参加報告
Iccv2019 参加報告Iccv2019 参加報告
Iccv2019 参加報告Yuta Nakagawa
 

Similar a GTC 2017 ディープラーニング最新情報 (15)

Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?
Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?
Can increasing input dimensionality improve deep reinforcement learning?
 
【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution
【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution
【DL輪読会】Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution
 
GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報
GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報
GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報
 
SIGGRAPH 2019 Report
SIGGRAPH 2019 ReportSIGGRAPH 2019 Report
SIGGRAPH 2019 Report
 
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
 
【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution
【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution
【DL輪読会】Reflash Dropout in Image Super-Resolution
 
20150930
2015093020150930
20150930
 
3次元計測とフィルタリング
3次元計測とフィルタリング3次元計測とフィルタリング
3次元計測とフィルタリング
 
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep NetworksA PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks
 
DAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hare
DAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hareDAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hare
DAシンポジウム2019招待講演「深層学習モデルの高速なTraining/InferenceのためのHW/SW技術」 金子紘也hare
 
[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets
[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets
[DL輪読会]Efficient Video Generation on Complex Datasets
 
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
 
Deep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI ExpoDeep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI Expo
 
[基調講演] DLL_RealtimeAI
[基調講演] DLL_RealtimeAI[基調講演] DLL_RealtimeAI
[基調講演] DLL_RealtimeAI
 
Iccv2019 参加報告
Iccv2019 参加報告Iccv2019 参加報告
Iccv2019 参加報告
 

Más de NVIDIA Japan

HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?
HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?
HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?NVIDIA Japan
 
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化NVIDIA Japan
 
Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情
Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情
Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情NVIDIA Japan
 
20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf
20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf
20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdfNVIDIA Japan
 
開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK
開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK
開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDKNVIDIA Japan
 
NVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワーク
NVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワークNVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワーク
NVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワークNVIDIA Japan
 
NVIDIA HPC ソフトウエア斜め読み
NVIDIA HPC ソフトウエア斜め読みNVIDIA HPC ソフトウエア斜め読み
NVIDIA HPC ソフトウエア斜め読みNVIDIA Japan
 
HPC+AI ってよく聞くけど結局なんなの
HPC+AI ってよく聞くけど結局なんなのHPC+AI ってよく聞くけど結局なんなの
HPC+AI ってよく聞くけど結局なんなのNVIDIA Japan
 
Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報
Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報
Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報NVIDIA Japan
 
データ爆発時代のネットワークインフラ
データ爆発時代のネットワークインフラデータ爆発時代のネットワークインフラ
データ爆発時代のネットワークインフラNVIDIA Japan
 
Hopper アーキテクチャで、変わること、変わらないこと
Hopper アーキテクチャで、変わること、変わらないことHopper アーキテクチャで、変わること、変わらないこと
Hopper アーキテクチャで、変わること、変わらないことNVIDIA Japan
 
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIAGPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIANVIDIA Japan
 
GTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリー
GTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリーGTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリー
GTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリーNVIDIA Japan
 
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティ
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティテレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティ
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティNVIDIA Japan
 
必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~
必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~
必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~NVIDIA Japan
 
2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ
2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ
2020年10月29日 プロフェッショナルAI×RoboticsエンジニアへのロードマップNVIDIA Japan
 
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育NVIDIA Japan
 
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育NVIDIA Japan
 
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報NVIDIA Japan
 
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにJetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにNVIDIA Japan
 

Más de NVIDIA Japan (20)

HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?
HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?
HPC 的に H100 は魅力的な GPU なのか?
 
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
 
Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情
Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情
Physics-ML のためのフレームワーク NVIDIA Modulus 最新事情
 
20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf
20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf
20221021_JP5.0.2-Webinar-JP_Final.pdf
 
開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK
開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK
開発者が語る NVIDIA cuQuantum SDK
 
NVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワーク
NVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワークNVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワーク
NVIDIA Modulus: Physics ML 開発のためのフレームワーク
 
NVIDIA HPC ソフトウエア斜め読み
NVIDIA HPC ソフトウエア斜め読みNVIDIA HPC ソフトウエア斜め読み
NVIDIA HPC ソフトウエア斜め読み
 
HPC+AI ってよく聞くけど結局なんなの
HPC+AI ってよく聞くけど結局なんなのHPC+AI ってよく聞くけど結局なんなの
HPC+AI ってよく聞くけど結局なんなの
 
Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報
Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報
Magnum IO GPUDirect Storage 最新情報
 
データ爆発時代のネットワークインフラ
データ爆発時代のネットワークインフラデータ爆発時代のネットワークインフラ
データ爆発時代のネットワークインフラ
 
Hopper アーキテクチャで、変わること、変わらないこと
Hopper アーキテクチャで、変わること、変わらないことHopper アーキテクチャで、変わること、変わらないこと
Hopper アーキテクチャで、変わること、変わらないこと
 
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIAGPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
 
GTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリー
GTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリーGTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリー
GTC November 2021 – テレコム関連アップデート サマリー
 
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティ
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティテレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティ
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティ
 
必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~
必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~
必見!絶対におすすめの通信業界セッション 5 つ ~秋の GTC 2020~
 
2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ
2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ
2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ
 
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
 
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
 
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
 
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにJetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
 

Último

AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)Hiroshi Tomioka
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 

Último (8)

AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 

GTC 2017 ディープラーニング最新情報