次の10年に向けたArmのビジョンを体現した、新しいテクノロジー・アーキテクチャであるArmv9は、用途特化型の処理能力と汎用コンピューティングの経済性、設計の自由度、アクセスのしやすさを実現します。本セミナーでは、次世代コンピューティングのあらゆるワークロードを支える基盤となるv9のハードウェアセキュリティや、スーパーコンピュータ「富岳」でも採用されているベクター処理、また、それらを採用した最新Armコアについてご紹介します。
今回のAPS SUMMITでは、そんなインテリジェントエッジの最先端企業に最新技術や導入事例、検討しなければならないリスクなど、さまざまな視点からご紹介いただきます。半導体・組み込み業界から多くの注目を集める企業が一同に介するこの機会を是非お見逃しなく！
APSでは2021年1月より、購入前のお試しや開発前の比較・検討用に評価キットを"無料で"お試しいただけるサービスをはじめました。WEBよりお申し込みいただいた後、APSより評価キットを配送いたします。一定期間（最長3週間）の使用後、発送時に同梱されている着払い伝票をご利用の上、返却ください。 ユーザー様メリット 最新のハードウェア性能をはじめ、開発環境やライブラリ等を、無料で評価できるようになります。 メーカー様メリット 実機にてPR・体験機会を提供することで、新規ユーザーを創出できる絶好の機会となります。 メーカー様向け資料はこちら サービス開発の背景 購入以外の選択肢として、レンタル・シェアリング市場の拡大。 良かったら買う。 無料App、内課金が当たり前に。 購入に慎重。 失敗したくない心理のかつてない高まり。 コスト削減の中、テレワークで上司に購入の伺いを立てづらい。 評価キットを買ったが、ツールが使いづらい、性能が出るのか疑問。 まずは第1弾としてソニーセミコンダクタソリューションズ社製「SPRESENSE」のレンタルを開始しております。詳細は以下のリンクをご参照ください。 APSでは今後も、レンタルサービス対象製品の拡充を進め、より多くのデバイス評価機会、コストの削減を通じてユーザー利便性の向上に取り組んで参ります。
今回の初心者講座では、SPRESENSEの「ハイレゾオーディオ入力」と「DNNRT機能」により「Neural Network Console」で生成したディープニューラルネットワーク（DNN）の推論モデルを統合。エッジ単体で完結するオリジナルの音声識別システムを構築する技法を解説いたします。
今回の初心者講座では、SPRESENSEに搭載されたハイレゾオーディオ入力を活用し、環境音を録音し、ディープニューラルネットワークによる音声分類に不可欠な学習用データと検証用データを生成する方法について解説します。また、PC上で動作するNeural Network Consoleによって生成した推論モデルをエッジ・デバイスへ統合するために解決すべき課題を紹介します。
SPRESENSEのDNNRT機能が扱うことのできるデータは画像だけでなく、産業分野を中心に人気が高まっている「異常検知・故障予知」に活用できる加速度センサーや大気圧センサーなどから収集した波形データも解析することができます。さらにSPRESENSEに内蔵されたハイレゾオーディオ録音機能も周辺環境を可聴域の波形データとして記録することができる優れたセンサーとして利用可能です。そこで、今回の初心者講座では、まず簡単な波形データの解析方法を例に、DNNRT機能から波形データを扱うシステムの構築方法について解説。DNNRT機能を活用した製品開発に必要となる技術を紹介いたします。
今回はSPRESENSE SDKの提供するAI、ディープニューラルネットワーク（DNN）実行機能である「DNNRT機能」について紹介します。はじめてSPRESENSEの開発環境に触れる方はもちろん、はじめてDNNに取り組む方も安心して技術を学んでいただけるよう、サンプルアプリケーションの開発・解説をから、アプリケーションの変更方法、実際の環境データを使った解析方法まで段階的に解説します。
今回の初心者講座では、組み込みLinuxに同梱されているデバイスドライバの仕組みや特長について解説するとともに、デバイスドライバと密接な関係にあるカーネルモジュールについて解説。記事の後半では、Raspberry Pi 4実機上で動作するカーネルモジュールの開発手順を紹介します。
今回の初心者講座ではLinuxディストリビューションの起動シーケンスを例に、Linuxディストリビューションにはどういったコンポーネントが含まれているのか、Linux上にて各コンポーネントはどのように連携しているのかについて解説いたします。また、こうしたLinuxのコンポーネント上で実行できるアプリケーションの開発方法を記事後半で紹介いたします。
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