次䞖代プログラミング環境「iLect System Ver.2 」をリリヌス
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次䞖代プログラミング環境「iLect System Ver.2 」をリリヌス

 iLectでは、GPUが利甚可胜なプログラミング・科孊蚈算環境ずしお、「iLect System」を提䟛しおきたした。今回リリヌスする「iLect System Ver.2」は、新たに蚭蚈をれロから芋盎し、フルスクラッチで構築したした。リリヌスのハむラむトは以䞋の通りです。

  • GPU蚈算環境の倧幅な増匷によるパフォヌマンス向䞊

  • 起動時間の短瞮

  • 新機胜の远加


 今回、倧幅に蚈算環境が増匷されたこずで、より倧芏暡なAIのモデルを扱うこずや、より速く孊習プロセスを実行するこずができるようになりたした。たた、起動時間が短瞮された他、深局匷化孊習の機胜などが匷化されたこずで、より快適にAIのモデルを構築するこずができるようになりたした。 泚iLect Systemは、AI人材育成講座「iLect」の受講者に察しお暙準で提䟛されたす。iLect Systemのみでもご提䟛しおおりたすので、ご利甚に぀きたしおは別途お問い合わせください。 iLect Systemの特城は以䞋の通りです。

  • 事前の環境構築枈みのプログラミング環境がブラりザから利甚可胜

  • 高スペックのGPU環境が利甚可胜

  • デヌタサむ゚ンティストや゚ンゞニアの間で広く䜿われおいるJupyter Notebookを暙準搭茉

  • コンペティション機胜

  • 「深局匷化孊習」のためのシミュレヌタ機胜

 以䞋、各特城に぀いおの詳现を説明したす。



1. 事前の環境構築枈みのプログラミング環境がブラりザから利甚可胜

iLect System ログむン画面

 iLect Systemは、ご自身のPCからブラりザChromeを掚奚を経由しお利甚可胜です。ログむン埌、すぐに利甚を開始する事ができたす。たた、AI講座の受講生は、党おの環境が事前に構築枈みで教材も含たれおいたすので、環境構築などに時間をかける必芁がありたせん。

2. 高スペックのGPU環境が利甚可胜

クラりド䞊のGPUでAIモデルを孊習させる

 Deep Learningなどの高床なAIモデルを構築するためには、高いスペックのGPUが必須です。iLect Systemでは、クラりド䞊に甚意された高スペックのGPUを提䟛しおいるため、ナヌザヌのPCのスペックに䟝存する事なく、高速にAIモデルの孊習プロセスを実行するこずが可胜です。

3. デヌタサむ゚ンティストや゚ンゞニアの間で広く䜿われおいるJupyter Notebookを暙準搭茉


 iLect Systemは、䞖界䞭のデヌタサむ゚ンティスト・技術者が広く利甚しおいる「Jupyter Notebook」を暙準の開発環境ずしお採甚しおおりたす。そのため、講座で孊んだ技術やAIモデルの構築方法は、そのたた実務にスムヌズに応甚する事が可胜です。

4. コンペティション機胜

ランキング圢匏で採点される

 iLect Systemを利甚したAI講座の特色の䞀぀に、「コンペティション」がありたす。これは、受講者が構築したAIモデルに぀いお、他の受講者ずその性胜を競い合う䞭で、実践的な技術を身に぀けるこずを目的ずした機胜です。iLect Systemで構築したAIのモデルの出力結果をアップロヌドするこずで、システム偎で自動で採点し、ランキング圢匏で埗点ず順䜍が衚瀺されたす。これにより、講座に参加しおいる受講者同士が、より高い性胜を持぀AIモデルの構築を目指しお実践的なAIモデルの構築に関するテクニックを磚くこずができるように蚭蚈されおいたす。

5. 「深局匷化孊習」の孊習機胜

深局匷化孊習の孊習の様子

 AlphaGoやロボット制埡などで利甚されるなど、その応甚力の高さからAI分野における最重芁トピックの䞀぀ずしお挙げられる事の倚い深局匷化孊習に぀いお、AIモデルの孊習の様子を芖芚的に描画するための機胜を取り入れおおりたす。リアルタむムに孊習の様子をモニタリングできるため、より効率的なモデル構築が可胜ずなりたした。 iLect System Ver.2に぀いおの詳现は䞋蚘サむトをご芧ください。 https://www.ilect.net/ilect-system

 ◟iLect System Ver.2を利甚するiLect講座䞀芧

  • DL4E: Deep Learning基瀎講座 (E資栌察応版) å…š5日開催

  • DL4US: Deep Learning実践開発講座 å…š4日開催

  • DS4Me: デヌタサむ゚ンティスト育成講座 å…š5日開催 (こちらはCPUの環境にお提䟛したす。)

各講座の詳现は䞋蚘からご確認䞋さい。


◟暙準付随サヌビス

  • iLect System Ver.2 ( クラりド型高性胜GPU プログラミング環境 )

  • 教材䞀匏 (講矩資料,挔習資料)

  • 講矩ラむブ配信動画 (オンラむン参加者向け)

  • コンペティション圢匏の宿題・採点、スコア情報

  • Numpyテスト (講座前 事前スキルテスト)

  • TAによるオンラむンサポヌト

  • オンラむンディスカッションボヌドのご提䟛・運営

  • 講座終了埌に受講者毎の採点結果をレポヌト

◟開催日皋 各䌁業様のご芁望をお䌺いした䞊、決定させお頂きたす。 詳现は䞋蚘URLよりお問い合わせください。 https://www.ilect.net/contact ◟料金 講座内容のカスタマむズによっお異なっおきたす。 詳现はお問い合わせください。 ◟定員 各講座最倧100名 (最少催行人数 20名〜) ◟その他 DL4Eを受講された方には、修了時にE資栌を受隓する際に必芁な認定を発行する事が可胜になりたす。 ◟iLect©アむレクトに぀いお iLect©は、NABLAS瀟が運営するAI人材育成・人材開発サヌビスのブランドです。 囜内最高氎準の講垫陣に加え、東京倧孊を始めずする研究機関で先端的な研究に埓事するスタッフが䞭心ずなったサポヌト䜓制などに特色のある講座です。 講矩内で実斜する挔習には、Webブラりザ䞊からアクセスできるGPU環境を利甚するため、事前の環境構築は䞍芁です。 プロフェッショナルの研究者やデヌタサむ゚ンティストが暙準的な開発環境ずしお利甚しおいる「Jupyter Notebook」を利甚し、本栌的なデヌタを甚いた蚓緎プロセスを経隓する圢で孊習を進めおいきたす。 たた、iLectの特城的な機胜ずしお受講者同士がモデルの粟床を競い合いながら孊ぶための機胜がありたす。より高い粟床のモデルを目指しお䜜りながら、実践的な技術やテクニックを孊べる仕組みが敎っおいたす。

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