#ubuntu22対応 はじめての #ＴｅｎｓｏｒＲＴ #学習・開発キット３ #Tensorflow, #pytorch で作成したモデルを最大４０倍に高速化、自動運転 画像認識 #画像生成AI　必須

1.はじめに

　はじめてのＴｅｎｓｏｒＲＴ学習・開発キットは、2022年1月に販売し好評を頂いております。このたびubuntu22.04に対応した第三世代を販売します。画像生成AIのstable diffusionで高速化に使用しています。ますます、注目されます。この機会に是非ご利用ください。

２．商品紹介

https://spectrum-tech.co.jp/products/trt.html

特徴

①TensorRT基本習得（python,c++)

TensorRTを使ってmnist,nmt,rcnn,ssdなどの基本モデルを動作させ、量子化、メモリの節約の原理を習得します。またプログラム言語は、python, c++の二つが使用できます。

②TensorRT応用例の習得。

物体認識、物体分類のTensorRTでの高速処理の体験できます。作成したモデルでtensorflowとtensorRTの比較ができ、自然言語処理、カメラを使った画像認識なども学習できます。検証済なので、安心して利用できます。応用例により自社の業務への適用が簡単にできます。画像生成AIのstable diffusionで高速化に使用しています。

③汎用デスクトップ等を使用し、エッジデバイスへの移植が容易

Nvidia専用機（jetson)の準備が不要で、お持ちのＧＰＵ搭載のデクストップＰＣ等で利用できます。本キットで開発を行いエッジデバイスに移植が簡単にできます。自動運転、画像認識へ応用可

④初めての方でも安心サポート

安心なマニュアルと１４日間の無料サポートを行います。対象は、tensorflow,pythonの基礎を習得した方になります。

提供するプログラム

①TensorRT（python)

物体認識EfficientDet,物体分類EfficientNet,Tensorflow_Mnist、Pytorch_mnist、Caffe_mnist

Onnx_packnet,Tensorflow object detection,Yolov3_onnx

②TensorRT(c++)

Mnist(onnx,uff),RCNN(faster,uff),NMT,SSD(uff)

③応用事例

BERT(自然言語処理、ドイツ語ー英語自動翻訳）

Torch2trt：カメラを使った画像認識、分類、量子化

お勧めの方

・エッジデバイスを使って自動運転、画像認識の学習、開発を行っている方。

・Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ、Ｐｙｔｏｒｃｈで作成したモデルを高速化したい方

・ＡＩプログラムの高度なスキルを習得したい方

・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

・画像生成AIのstable diffusionで高速化に携わっている方。

利用するために必要なスキル

・Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ，Ｐｙｔｈｏｎの基礎的な知識（Ｐｙｔｈｏｎは、弊社別売りのＡＩプログラム学習キットで習得できます。）

・ソースコードからインストールを行うため、中上級者向けとなります。（手順書は提供します）。インストールが不慣れな方には、ソフトのインストール・サービスも提供します。（複雑で、時間のかかる作業を短縮できます。）

3.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

https://spectrum-tech.co.jp

電話：04-2990-8881

email:sales1@spectrum-tech.co.jp

担当：村上