Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラムご紹介
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Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラム ご紹介
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- 1. Microsoft ではじめる AI DLラボ パートナープログラム ご紹介 日本マイクロソフト株式会社 深層学習 事業開発マネージャー 廣野 淳平
- 4. 1965 1975
- 5. 1995 1985 5,000,000 2005 160,000,000 2015 7,600,000,000 ( 2010 ) 1,000,000,000
- 14. Video Indexer Cognitive Services Labs
- 15. Video Indexer Cognitive Services Labs Custom Custom CustomCustom Custom
- 20. Calendar.help
- 21. From: To: CC: Subject: Hirono Shimizu 全国展開の件 清水さん、 よくわかる人工知能セミナーの全国展開 の件、相談する時間を調整させてくださ い。 Cortana, 清水さんと 30 分 Skype 会議設定 してください。 廣野 Cortana Calendar.help
- 22. From: To: CC: Subject: Hirono Shimizu 全国展開の件 清水さん、 よくわかる人工知能セミナーの全国展開 の件、相談する時間を調整させてくださ い。 Cortana, 清水さんと 30 分 Skype 会議設定 してください。 廣野 Cortana From: To: CC: Subject: Cortana Shimizu 全国展開の件 清水さん、 廣野さんは月曜日10時から、火曜日11時 から、水曜日3時からが空いております。 ご予定お聞かせください。 Cortana Calendar.help
- 23. From: To: CC: Subject: Hirono Shimizu Project Kickoff Shimizu, Let’s have our project kickoff meeting next week. Cortana, can you find a time that works for us? Hirono Cortana From: To: CC: Subject: Cortana Shimizu 全国展開の件 清水さん、 廣野さんは月曜日10時から、火曜日11時 から、水曜日3時からが空いております。 ご予定お聞かせください。 Cortana From: To: CC: Subject: Shimizu Cortana 全国展開の件 火曜日なら空いています。 Calendar.help
- 24. From: To: CC: Subject: Hirono@microsoft.com Shimizu@contoso.com, bob@fabrikam.com Project Kickoff Shimizu, Bob Let’s have our project kickoff meeting next week. Cortana, can you find a time that works for us? Hirono cortana@calendar.help From: To: CC: Subject: Cortana@calendar.help Shimizu Project Kickoff Hi Shimizu, Hirono is free Monday at 10, Tuesday at 11, or Wednesday at 3. Let me know what works for you! Cortana From: To: CC: Subject: Shimizu Cortana@calendar.help Project Kickoff Hi Cortana, I’m free on Monday. Thanks very much for your help! Shimizu Calendar.help 承諾 仮の予定 辞退 Required When Subject Hirono (主催者) Shimizu 火曜日 11時 – 11時30分 全国展開の件 火曜日11時から30分、よくわか る人工知能セミナー全国展開の 件で会議設定します。 Skype 参加はこちら Cortana
- 25. チャットボットが日程調整をしてくれる「オートーク」運営、500 Startups JapanとKLab Venture Partnersから数千万円を調達
- 27. Case Studies
- 33. 故障の約40日前に 故障予兆を捉える ロボット故障 異常検知 外観検査映像解析 SCSK 様が PoC 支援プログラムを開始!!
- 36. ● クラウド移行による 高負荷時の安定稼働 ● Microsoftのサポートにより、 短期間でインフラ移行 ● 「自動スケール」により 運用コストが1/4に PaintsChainer AIによる線画自動着色サービス https://paintschainer.preferred.tech/ イラスト@cotubuuuun
- 39. Microsoft AI エージェント アプリ サービス インフラ すべての人と組織に AI の価値を届ける
- 40. エージェント アプリ サービス インフラ Microsoft AI Portfolio Cortana Office 365 Dynamics 365 SwiftKey Pix Customer Service and Support Skype Calendar.help Cortana Intelligence Cognitive Services Bot Framework Cortana Devices SDK Cognitive Toolkit Azure Machine Learning Azure N Series FPGA People
- 41. Harry Shum, EVP of AI and Research Group AI の民主化にむけ5000 名規模の Microsoft AI and Research Group 設立 2017/9 現在、8000名に。
- 42. 稼働中 アナウンス済み / 構築中 36 の地域でサービス中、44 の地域まで拡大予定 世界最大のインフラストラクチャー 100カ所以上のデータセンター AWS の 2 倍、Google 6 倍の地域サポート 米国 国防総省 (US DoD) も採用 (2017年 8月 17日 現在) https://azure.microsoft.com/en-us/regions/
- 44. Azure は、日本初のクラウド セキュリティ ゴールドマークの取得 (外部監査人による ISO 27017 認定)を始め、 ISO 27018、HIPAA、FedRAMP、SOC 1、SOC 2 などの、幅広い国際的および業界固有のコンプライアンス基準に 適合しています。米国防総省、英国政府での採用、日本の FISC などの国ごとの基準も満たしています。 Azure DC は、ネットワーク レイヤに人工知能を用いた DDoS / DOS / IDS 防御機能を標準で備え、不正な トラフィックを自動検知・遮断することができます。 マイクロソフトは、サイバークライム センターを運営しています。サイバークライムセンターでは、24 時間 の監視体制で、１日５億件以上のトラフィックを分析し、マルウェアの情報/状況を把握するとともに、攻撃元 の特定を行い、セキュリティ関連団体、インターポールや各国の警察機関に情報を提供しています。 サイバークライム センターは、米国本社の他、日本を含む世界５都市に拠点を展開しています。 世界最高レベルの安全性
- 45. 日本初のクラウド セキュリティ ゴールドマークを取得 Microsoft Azure、Office 365が 情報セキュリティ監査の認定を取得 その他の第三者認証・監査 透明性 お客様データ・プライバシー保護 準拠法・裁判管轄 準拠法は日本法 合意管轄裁判所は東京地方裁判所 日本データセンター開設 東西拠点により災害対策環境も 含めて日本DCを利用可能 セキュリティセンターによる情報公開 ISO/IEC 27018の準拠 • 事業者は、カスタマーの同意なしに個人情報をマーケティングや広告には使って はいけない • 事業者は、データの保管場所（国）及び、取扱事業者を公開しなければならない EU のデータ保護指令の要件を満たすと認定 （世界で最初に認定を受けた企業） その他対応規格/認証 セキュリティ監査協会（JASA）クラウドセキュリティ推進協議会が制定した 「クラウド情報セキュリティ監査制度」において、日本で初めて 「クラウド セキュリティ（CS）ゴールドマーク」を取得 「クラウド情報セキュリティ監査制度」：クラウドサービスを提供する事業者の サービスのセキュリティが、国際的な基準（ISO/IEC 27017）で求められる 水 準であることを示すことを目的とし、サービス提供の実態が、情報セキュリティ マネジメントの基本的な要件を満たしているか評価する仕組みとして制定 CS ゴールドマークは国際的な基準とされる Service Organization Controls （SOC）2 にならぶ、日本で初めての第三者認定制度であり、クラウドサービス の利用者は、CSゴールドマークを導入時や年次の利用者自身の監査結果として 利用することができます。 政府調達基準（http://www.nisc.go.jp/active/general/kijun2016.html）に おいても、セキュリティ監査制度の活用示唆されている 日本マイクロソフトには、JIS クラウド セキュリティ コントロール標準化専門 委員会幹事や ISO/IEC JTC 1/SC 27 WG1 および WG4 委員も在籍 西日本 東日本 EU Model Clauses , Data Processing Agreement, ISO 27001, SAS 70, SSAE 16/ISAE 3402, HIPAA BAA, FISMA, FERPA 原則 お客様データはお客様のものでありクラウドサービスをお客様に提供する目的に のみ使用 委託先の管理 • 社員と同等のセキュリティレベル、プライバシー基準を維持 • 下請業者の一覧を公開 閉域網接続サービスの提供 • Azure ：提供中 • Office 365 ：提供中 クラウドセキュリティ（CS）ゴールドマーク取得により、Microsoft Azure、Office 365を、日本のお客様が、客観的な基準により安全性・信頼性が確認 されたサービスとして、選択できるようになりました。当社の CSP プログラムなどを活用し Azure や Office 365を活用したクラウドビジネスを推進する パートナー各社にとっても、サプライチェーンとして利用サービスの安全性・信頼性を客観的にお客様へと証明することが可能となります。 http://jcispa.jasa.jp/cs_mark_co/cs_gold_mark_co/
- 47. P40 / P100 が Azure に この夏 来ています 48 Amazon Azure Azure Google IDCF Sakura Gen Kepler Kepler Pascal Kepler Pascal Pascal GPU K80 x 1 K80 x 1 P100 x 1 K80 x 1 P100 x 1 P100 x 1 CPU Core 4 6 6 16 56 8 RAM 61GB 56GB 112GB 60GB 256GB 128GB Cost / Hour $0.9 $0.9 TBD $0.7 $3.94 $3.19 https://aka.ms/gpupreview
- 48. Azure DSVMとは？ • 機械学習、深層学習に必要 なツール群をすでに同梱し たVM • 無料（仮想マシン料金の み） • 深層学習的には、NVIDIA Libraryを同梱しているのが とてもうれしい。 今回実現したこと： • Chainer 3.0.0rc1 / Cupy 2.0.0rc1 のDSVMへの同梱完了 • ChainerCV/ChainerRLも同梱 • Ubuntu同梱完了。 • Windowsは今後更新予定。 • レクチャー用のJupyter notebookも今後同梱予定。 https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/microsoft-ads.dsvm-deep-learning
- 49. • InfiniBand を活用し 128 GPU で 約 100 倍 の高速化の実現 • XTREME DESIGN 社と 連携。即座にMNが使える 環境を10月から提供予定 1 10 100 1 2 4 8 16 32 64 128 理論値 Azure 実測値 （倍） （GPU数）
- 50. Spark SQL Server Virtual machines GPUs Container services Notebooks IDEs Azure Machine Learning Workbench SQL Server Machine Learning Server O N - P R E M I S E S E D G E C O M P U T I N G Azure IoT Edge Experimentation and Model Management A Z U R E M A C H I N E L E A R N I N G S E R V I C E S T R A I N & D E P LO Y O P T I O N S A Z U R E A Z U R E M A C H I N E L E A R N I N G
- 52. Manage project dependencies Manage training jobs locally, scaled-up or scaled-out Git based checkpointing and version control Service side capture of run metrics, output logs and models Use your favorite IDE, and any framework U S E T H E M O S T P O P U L A R I N N O V A T I O N S U S E A N Y T O O L U S E A N Y F R A M E W O R K O R L I B R A R Y
- 53. 従来の Database + App Intelligence Database + App Application + Intelligence Database Application Intelligence + Database VS
- 54. R & Python ベースの AI の ストアドプロシージャ MicrosoftML Library の組み込み Graph モデルのサポートによる より複雑な関係を分析 クエリ 処理の最適化による 比類なき パフォーマンス AI を組み込んだ最初の商用データベース SQL Server 2017
- 55. Deep Intelligence In Motion Deep Learning Lab 深層学習 開発事例や最新技術動向を 情報発信するコミュニティ PFN x MS 認定トレーニング 3 年間で 5 万人 深層学習人材育成 深層学習 ソリューション 開発 Chainer / DIMo / Partner Solution / Microsoft Azure を組み合わせて、 深層学習案件のすそ野を拡大
- 56. 「Deep Learning Lab」の概要 57 目的 人工知能や深層学習の実社会での活用を推進 位置づけ ディープラーニングに関連する技術とビジネスの両面に精通したプロフェッショナル たちが開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティです。 概要説明 Deep Learning Lab コミュニティは、ディープラーニングを中心とした先端技術の持 つ可能性を実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロ フェッショナルたちが集まるコミュニティです。Microsoft AzureとChainerを主要な プラットフォーム/フレームワークとして、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発 した事例や最新技術動向の情報発信を行いディープラーニング領域のソリューション 検討を具体的に進められるように支援します。 機能 勉強会を通して、MS/PFNアライアンスアップデートや、深層学習に関連する多種多 様な実践的な検証結果やユースケース情報の提供 深層学習でビジネス課題を解決したいお客様と、深層学習のコンサルティングや展開 を行う企業とのマッチングの場を提供
- 57. Deep Learning Lab モメンタム – ありがとうございます – 400 人 突破 900 人 突破 Community Event #3 9/4 SCSK 製造 分科会 発表 5/23 PFN x MS Alliance 発表 (de:code) 6/19 Community Event #1 6/28 UEI 協業発表 Kikagaku 協業発表 6/29 7/13 Ridge-i 協業発表 Community Event #2 7/25 Xtreme Design 協業発表 (JPC) 9/1
- 60. Deep Learning Lab これからの展開 2018/6 5,000 人 コミュニティに貢献したい方を募集 • Deep Learning LT: ソリューショ ン、顧客事例、教育プログラム • 地方コミュニティを推進したい方 • Chainer x Azure 関連Blog/Qiita 皆さんの知見でコミュニティを 盛り上げていきましょう！ Community Event #4 10/24 SCSK DLL 分科会 Albert 協業発表 9/28
- 62. ディープラーニング ハンズオンセミナー 受講生の感想 手書きの数学も含めたハンズオンで非常に理解が深まる！ 数式が多いのにも関わらず、とてもわかりやすく楽しいセミナーです！ 「何となく動いた」ではなく、仕組みを理解するのに役立ちました！ 独学では挫折しそうな部分や深入りしなくてもよい部分が分かり、実装 に向けて必要な部分だけピックアップしてくれている点が素晴らしい！ とにかく説明がわかりやすい！！ 満足度 100% セミナー参加者と記念撮影 基 礎 応 用 実 践 • ディープラーニングの数学 • Chainer入門 • ChainerのTrainer • Azure上のGPU搭載マシン の環境構築 • 数学の基礎 • 重回帰分析 • Docker入門 • Python入門 • CNNによる画像認識 （不良品検知の技術） • RNNによる時系列解析 （需要予測の技術） • NN・RNNによる自然言語処理 （文書分類・チャットボットの技術） https://www.kika gaku.co.jp/service s/dnn-seminar/ 申込みは
- 63. 深層学習人材育成の課題 新しい分野であるが故に… • 社内にいない • 育成方法がわからない • 社外から雇えない • どんな効果があるか不明 講座受講 講師として社内 トレーニングを実施 PoCプロジェクトを 推進し案件推進 地方講座なども可能なのでお声がけください
- 64. Copyright © 2017 株式会社STANDARD 65 全8種の基礎スキル 人工知能エンジニア､あるいは データサイエンティストに必 須とされる基礎スキルをコン パクトにパッケージング｡開発 やマーケティングの現場でス ムーズに業務に参加できます｡ Python基礎文法 Pythonライブラリ用法 SQL クラウド 基礎数学 機械学習 深層学習 基礎統計 AI･データサイエンス教材『AI_STANDARD』
- 65. Copyright © 2017 株式会社STANDARD 66 機械学習･深層学習講座ラインナップ scikit-learnによる機械学習（学習時間:20h） Chainerによる深層学習（学習時間: 10h） 機械学習（非深層学習）の理論と実装を､機械学習用の ライブラリであるscikit-learnを利用して学びます｡ 目次 1. 機械学習とは 2. 単回帰分析 3. 重回帰分析 4. 多項式回帰 5. 正則化 6. パーセプトロン 7. ロジスティック回帰 深層学習の理論と実装を､Preferred Networks社提供の深層 学習向けライブラリChainerを利用して学びます｡ 目次 1. 深層学習とは 2. ニューラルネットワークの基礎 3. CNNによる画像認識 4. 精度向上の工夫① 5. 精度向上の工夫② 6. RNNによる時系列解析 7. LSTMによる自然言語処理 8. SVM 9. 性能評価とチューニング 10. 欠損値処理とエンコーディング 11. 決定木 12. 主成分分析 13. クラスタリング
- 66. Copyright © 2017 株式会社STANDARD 67 講座の特徴 1. Jupyter Notebook形式で提供されるe-Learning形式 2. テキスト･コード･図解がひとつに 3. 各手法が必要になるストーリーに沿って展開 4. 入門として最適なコンセプト重視の解説 5. 難しい理論も動画解説でサポート 6. 人事査定に反映できる進捗管理システム
Editor's Notes
- What about compute horsepower? Moore’s law (that’s him there) was coined in 1965, and he predicted that computer power would double every other year, as measured by transistor count.
- By 95, computers became pervasive, and we’d reached around 5M transistors on a chip – roughly NYC-sized. This seemed amazing, so Moore came out and said “this is unsustainable, it’s bound to slow”. Just 10 years later, we were celebrating 160M transistors on a chip, or roughly the population of the eastern united states. Just 5 years after that, we hit 1B transistors. No sign of slowing, Moore. Two years ago, Moore’s Law hit it’s 50th birthday, and IBM released a beast with 7.6B transistors – one for everyone on earth. The exponential growth continues, and this is just per chip – it doesn’t even consider the impact of the cloud.
- One more update. Two years later, and we’ve doubled yet again. And this hasn’t even been updated for Nvidia’s GTC announcements. This is the kind of compute growth that makes the previously impossible … potentially achievable.
- ・思考のプロセスがわかるもの ・人間の反応がわかるもの ・原因と結果の組み合わせがわかるもの ・ネット上に存在していないも
- こちらはディープラーニングがすでにビジネスレベルで使われてきているとても良い事例です。 DLLの幹事企業でもあり、DIMoのパートナーでもあるRidge-i様がNHKアート様と、モノクロ映像のカラー化AIを共同開発しています。 先日放送されたNHKスペシャル「東京ブラックホール」の一部の映像もカラー化を行っています。 今後、この技術はChainer×Azure環境上でよりスケーラブルに展開できることが実証されています。こういった先進的な技術を、より幅広くのユーザーに届けるために、Chainer×Azureは統合的なAI環境の構築を目指しています。 【補足・注意】 1. カラー化AIはRidge-iとNHKアートの2社の共同開発PJである 2. この技術はビジネスレベルで実際に使われはじめている技術である 3. 「東京ブラックホール」という番組でAIでカラー化したのは、番組内で放送された一部の映像のみ 4. 今回その技術をChainer×Azure環境で実証した（あくまでもAI自体を実証したのであって、「東京ブラックホール」をAzureでカラー化したのではない） 5. こういった先進的な技術を、より幅広くのユーザーに届けるために、Chainer×Azureは統合的なAI環境の構築を目指していくニュアンスの問題だけになりますが、Chainer×Azure環境の実例というよりは、Chainer×Azure環境を構築していく意味、WhatではなくWhyの一例として、本案件を使って頂けると意味合いとしてズレがないと思います。
- ディープラーニングmiRNA診断のさらなる可能性 l さらなるデータにより、１３種のがんを⼀挙に正確に予測 l 良性、悪性のがんを⾒分ける l がんのステージ予測 l miRNAは、がんのみならず様々な疾患を診断することが可能 アルツハイマー、⼼筋梗塞、脳卒中などの診断・予測 l ⾎中miRNA分析により、治療⽅針の決定や最適治療薬の選定など個別化医療 の強⼒な⼿法になりうる l がん向けの創薬につながる l どのmiRNAやその組み合わせの変化が、がんに影響を与えるか 25％は再配達 9万人が年間働くのと同じ量 1.8億時間
- Humans are at the center—we think AI will augment the work that humans are doing. We have Cortana (for consumers), Cognitive Services and Bot Framework (for developers), and Machine Learning (for businesses).
- https://azure.microsoft.com/en-us/regions/
- AML Workbench（開発者が機械学習によるデータの実験管理をするためのクライアントアプリケーションです。） AML Experimentation service（ビッグデータやGPUでの実験の速度を向上させるのを助けます。） AML Model Management（機械学習モデルのホスト、バージョン管理、監視を行います。）
- 53
- © Copyright Showeet.com – Free PowerPoint Templates
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- ModernBiz
- 本日、マイクロソフトは、コードネーム Brainwave と呼ばれる、深層学習の新しいクラウドベースのアクセラレーターを発表しました。クラウド上の深層学習モデルが様々なライブデータストリームを処理するようになってきていることから日々重要度を増しているリアルタイム AI を推進するために、受け取った情報を極めて小さな遅延で処理を行うシステムです。この仕組みにより高いパフォーマンスと柔軟性が実現されます。 Brainwave システムは「高パフォーマンスの分散システムアーキテクチャ」「FPGA 上に実装されたハードウェア DNN エンジン」「学習済みモデルを簡単に展開できるコンパイラとランタイム」の3つのパーツから成り立っています。 FPGA とは field-programmable gate array の略で、製造後に再プログラム可能な集積回路であり、Brainwave システムはマイクロソフトがここ数年、クラウドデータセンターに展開してきた高パフォーマンスのFPGA インフラを利用しています。ディープニューラルネットワーク (DNN) がプログラムされた FPGA を、CPU やそれを動かすためのソフトウェアを介さず直接ネットワークに接続しておくことで、DNN を「ハードウェアマイクロサービス」として提供し、ネットワークが情報を運んでくると同時に FPGA によって処理させることが可能となります。 また、使用する FPGA は市場で手に入る普通のものであり、今回のデモでは Intel の 14nm プロセス世代の新しい Stratix 10 FPGA を利用しています。この集積回路の上に「ソフトウェアDNN 処理ユニット (DPU)」が実装されており、演算子やデータ型を柔軟に選択できるようになっており、 モデルの正確性を失わずにパフォーマンスを向上させることが可能となっています。同時により良い手法が発見された場合は、数週間という早いスピードで集積回路に実装することが可能となっています。これらの特長により、マイクロソフトでは高いパフォーマンスの DPU を実現しています。 Brainwave システムは、複数の一般的な深層学習フレームワークをサポートしています。Google の Tensorflow や Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) を既にサポートしており、他の多くのフレームワークもサポート予定があります。 また、Brainwave の重要な特長として、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) のような計算力にものを言わせる単純なモデルだけではなく、自然言語処理で使われる LSTM (Long Short Term Memory、長期的な依存関係を学習できる再帰型ニューラルネットワーク (RNN) の一種) や GRU (Gated recurrent unit、LSTMの構造的複合性を縮減したモデル) のようなより複雑で、多くのメモリを使う、リアルタイム AI の実際の処理に近いモデルでも高いパフォーマンスを発揮できることが挙げられます。 このシステムは将来的に Microsoft Azure 上に実装され、ユーザーは複雑な深層学習モデルの計算が必要なリアルタイム AI を実現するための高パフォーマンスの深層学習アクセラレーターを手軽に利用できるようになる予定です。