はじめての #ＡＩ #転移学習 キット（ＴＡＯ版）の販売。#Nvidia #TAO toolkitを使ってAI 開発スピードを 10 倍に加速 #物体検出 #セグメンテーションhttps://spectrum-tech.co.jp/products/tao.html
スペクトラム・テクノロジー株式会社は、「はじめてのＡＩ転移学習キット（ＴＡＯ版）」の販売を開始しました。ＡＩ技術は、今後ビジネスでは必須となりますが、データ収集、ラベル付け、最適モデル選定などお客様用のAIにするには、かなり時間を要します。Nvidiaが提供する事前学習済のモデルを使って、転移学習をすることにより、導入期間を約１０倍に加速できます。学校から企業まで幅広くご利用頂けます
１．概要
TAOを使用すると、NVIDIA の運用品質の学習済みモデルをそのままデプロイするか、映像AIや対話型 AI などのさまざまなユースケースに合わせてモデルを微調整して使用できます。TAO は、AI 作成のための UI ベースのガイド付きワークフロー、TAO (Train, Adapt and Optimize) プラットフォームの中核的なコンポーネントです。プラットフォームは、ubuntuとdockerを使用します。中上級者向けに提供します。なお、初心者向けにインストール・サービスも提供します。
TAOとは、nvidiaが開発したツールで、Train, Adapt and Optimizeの略になります。企業の AI アプリケーションやサービスの開発を簡素化し加速する AI モデル適応プラットフォームです。UI ベースのガイド付きワークフローを通じて学習済みモデルをカスタム データで微調整すれば、これまで数か月費やしていた精度の高いコンピューター ビジョン、音声、言語理解モデルの作成が、数時間で完了します。大規模なトレーニングや AI についての専門知識は必要ありません
２．特徴：
(1)Nvidia事前学習モデルを使用し、大幅に開発期間短縮
Resnet,Mobilenetなどの事前学習モデルを使い、物体検出、セグメンテーションで使用するFasterRCNN,SSD,Yolo,MaskRCNN などのモデルにより、お客様データを学習させて、高速なtensorRTまでのエンジンを作成します。およそ１割に期間を短縮できます。また学習時間も120時間短縮可能。使用するデータセットもダウンロード済。
(2)物体検出の他に多数の事例提供。
物体検出の他、ポーズ検出、視線検出、顔の部位検出、ナンバープレート検出など実用に即した事例を提供し、pythonによりカスタマイズも可能。
(3)Dockerによりインストールも簡単
プラットフォームは、ubuntuを使用し、TAO toolkitをdocker環境に設定します。コンテナ環境なので、インストールも簡単です。中上級者向けですが、半日で完了します。初心者向けに、インストール・サービスも提供します。
(4)安心サポート
安心なマニュアルと１４日間の無料サポートを行います
３．提供するアプリ（pythonで提供）
(1)物体検出
-事前学習モデルは、resnet, mobilenet, googlenet,vggなどから選出可能
-Detectnet_v2, FasterRCNN,SSD,yolov3, yolov4,retinanet, efficentdet, DSSDモデルによる生成
-事前学習モデルから、お客様データにより、学習、prune, int8による量子化、tensorRTによる高速化（最大40倍速）まで生成、確認
(2)セグメンテーション
-MaskRCNN,Unetモデルによる生成
-物体を検出し、対象物のみ抽出します。
(3)応用事例
-ポーズ検出、ジェスチャ検出、視線検出、顔の部位検出、ナンバープレート検出などの応用事例
-別売の映像AI開発キット（deepstream版）と連携して映像AI開発も可能
４．お勧めの方
・AI開発をはじめて実施する方、転移学習を考えている方。
・AI開発を早く開発し、事前学習モデルなどを活用したい方
・物体検出、セグメンテーション、応用（ポーズ検出、姿勢検出、ナンバープレート検出）の利用を考えている方
・AI学習の実習教材として利用を考えている学校関係の方
５．問い合わせ先
当社の強み
・無線ＬＡＮの専門調査会社として、セキュリティから電波までの無線ＬＡＮの専門性を強みとしております。
・無線歴３５年、ＳＩ歴２５年の専門家が対応します。
・自社所有の測定ツール（Ｌｉｎｕｘ，スペアナ、電波診断ツール、セキュリティ診断ツール、トラヒック診断ツール）により迅速に対応します。
スペクトラム・テクノロジー株式会社
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電話：04-2990-8881
email:sales1@spectrum-tech.co.jp
担当：村上
