AI・深層学習向け技術支援

ご支援内容

1. AIモデル設計

   用途や処理するデータサイズ、お客様の解決したい課題からニューラルネットワークを設計します。
2. データの前処理・後処理

   AIの学習や推論の計算に使うデータの前処理・後処理を含めて、高速なシステムを実装します。
3. 推論精度の改善

   学習用のデータを数学的に拡張するなどして、AIの推論精度を高める改善をします。
4. 分散処理による学習高速化

   クラウド上の計算環境など、大規模な分散処理基盤を使って高速な学習計算ができるように設計します。AIの研究開発の時間を短縮します。
5. モデル圧縮・推論の高速化

   開発されたAIモデルを計算性能に制限がある組込みデバイスなどで使えるようにモデル圧縮をします。推論精度を維持したまま計算量を減らし、前処理・後処理を含めて高速なAI搭載デバイスを開発します。