deep learningの省メモリ高速化に関する研究内容や動向について話せます
【経験概要】
元々は物体検知アルゴリズムに応用されていた高速演算手法を、deep learningに応用するための初期検討として、convolutional neural networkを用いた画像認識タスクへの適用可能性を検証
【担当業務】
■リサーチ（機械学習系の国際学会の論文を中心とした関連研究調査）
■研究開発（アルゴリズム実装・評価）
■対外発表（国内学会のポスターセッション）
【相談分野】
画像認識におけるdeep learningの活用に関する内容
deep learningの省メモリ高速化に関する内容
■その他
地域: 日本
役割: 研究開発サポート
規模: クライアント：大手自動車部品メーカー