GDG神戸 TensorFlow勉強会の変更点

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* 概要 [#m7a00d70]
https://gdgkobe.doorkeeper.jp/events/35189


* TensorFlowを趣味に活かしてみる [#ibda060c]
有限会社シーリス 代表
有山 圭二　様

** 参考 [#uc91b222]
- TensolFlowでアニメゆるゆりの製作会社を識別する
- ディープラーニングでおそ松さんのむつ語を識別する
１キャラあたり画像枚数６００～1000枚位を学習に

- どうやって大量のデータを用意するのか
→ 無理

** example/android [#z1791b20]
- カメラに何が移ってるかリアルタイムに識別
- 開発環境-Bazel
→ Googleの最新型のビルドシステム
モデルの学習データは別途落としてきて、アセットフォルダに入れる。

- アプリ側
プレビュー画像の中央224pxを抜き出してTensorFlowに渡してる
- JNI側
YUV <->ARGBに変換している
    

** TensorFlowの将来 [#w19cb78a]
- モデルデータさえあればオフラインで使用できる
- モデルデータの作成が出来れば新しい物体や認識の改善が出来たりする
- ネットワークでモデルデータを落としてくることもできる


** ほか [#g21aedda]
- Windowsではビルドが出来ない。未対応。２月頃に対応予定？

** 同人誌 [#ic55b50a]
- 東シ-58a  TechBooster
- 東ム-39b  O2 Project

** Q&A [#s4078056]
- Android認識でうまい事いったケース
キーボードとかモニターとか
特徴的なパターンが出てくるのは認識しやすい

- 人は？
やってみる。
→ 厳しそう。学習データの問題？

- モデルデータの作成はできるのか
できる。
-- トレーニングデータ自体は作成して認識に回すのは出来る。
.pbファイルの作成方法は未公開。.pbファイルはAndroid等で動かすのに必要。

* Cloud Vision API and TensorFlow [#qfe7c050]
Sato Kaz

**  GCP - Google Cloud Platform [#l8e07f81]
- GCPってなに？
The Datacenter as a Computer
データセンター全体を１つのPCとして扱う

- 回路や基盤もGoogleが作成している
→　低レイテンシーネットワークを実現
-- Borg
-- Google Brain
Large Scale Deep Learning - Jeff Dean
実用化されている
--- Google Photoの画像分類とか
--- Google検索の結果とか
--- Androidの音声認識
--- OCR
--- テキストの分析

- Deep Learningの分散化問題
Deep Learningは小数点演算。


** Cloud Vision API [#i0a7f148]
- 内部ではDeep Learningが動いている。
- 画像認識のAPI。
顔認識。感情とかも。向いている方向、感情をで取得できる。
物体認識。休日？とかも
ランドマークなら位置も。
OCR。手書きでもある程度は認識できる。
セーフサーチ。
レイテンシー１秒くらい
jsonで返ってくる

- 画像を送るだけで認識するので、学習させる手続きが要らない。
DeepLearningについて詳しい知識がなくても

- 自分で学習させれない。工場の新製品チェック等。それはTensorFlowで。

** TensorFlow [#n06c228d]
１次元-Vector, ２次元-Matrix, 多次元-Tensor
多次元の浮動小数点演算を大量に行うデータフローのフレームワーク

- オープンソースで公開されている分では１台のマシンでしか動かない

- 繰り返し調整していくので、Deep Learningはいかに分散させて高速化するか
→　TensorFlowで分散かけて動かせる（まだ未公開分）

- pythonでグラフの定義を書く

- ヴィジュアル化
グラフとして表示できる

- Googleが使ってるので、Googleの研究者が必要な機能が実装されていく


** Q&A [#i709df19]
- TensorFlowはあくまでデータフローなので、画像認識等のDeepLearningは使用者側の責任。
自分で計算式を書くので、知識が深くないと書けない

- 使用者側は分散を考慮して書かなくていい

- DeepLearningのみではないので、それ以外の普通の計算にも使用できる。モンテカルロとか。

* FPGAとHPC [#k3ff7e1f]
blog:ぱたへね

ハードウェアの話
FPGA：
HPC：ハイ　パフォーマンス　コンピューティング


** FPGAを使ったHPCの話 [#z1625f49]
FPGA、メリットは早い。デメリットは多い。


** 動き検出のSW、HW実装の話 [#n26d80cb]

** MyHDLの紹介 [#x96f5ab0]

** NNVS-Verilogの紹介 [#ra3c6b97]
GDG神戸 TensorFlow勉強会 の変更点

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