機械学習ベースのアプリケーション設計、実装を開始するためのツールについてポイント解説！
ディープラーニングアルゴリズムは、物体認識や分類におけるヒューマンレベルの精度の高さから、エッジ上でのIoTアプリケーションでの普及が進んでいます。 機械学習のサブセットであるディープラーニングアルゴリズムは、人間の脳のニューラルネットワークに着想を得ており、生物学的ニューラルネットワークの概念を機械学習に展開することで、これまで不可能であった学習問題の解決に強い効果を発揮しています。 当資料では、ディープニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）がどのように動作するのか、なぜFPGAがDNN推論で人気が出てきているのかを詳しくご紹介しております。 また、Xilinx Zynq Ultrascale＋MPSoCファミリの最大FPGAを搭載したアルデックのTySOM-3A-ZU19EG組込み開発ボード上で、FPGAを使用したディープラーニングベースのアプリケーションの設計と、実装を開始するために必要なツールについても掲載しております。ぜひご活用ください。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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基本情報
【掲載内容（抜粋）】 ■FPGAを使用したディープラーニング ■DNNアプリケーション開発のためのデザインフロー ・DNN学習モデル ・トレーニング 対 推論 ■高性能なDNNアプリケーションを実現する方法 ■FPGAそれともGPU、それが問題 ・FPGA対GPU－長所と短所 ■FPGAでのDNNアプリケーションの設計と実装 ・Xilinx DNNDKとDPU (Deep Learning Processor Unit) ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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アルデック・ジャパン株式会社は、業界をリードするEDAツール・ベンダとして、革新的なデザイン作成、シミュレーション、検証ソリューションおよび多様な開発ボードをリリースし、大規模FPGA/ASIC/SoCや組み込みシステム・デザインの開発に採用されています。 当社の進出している分野は、通信、自動車、教育・研究機関、航空宇宙産業など多方面にわたります。 ご要望の際は、お気軽にお問い合わせください。
