CEDEC2017「優れたエンジニアが集まり継続的に成長する会社にする方法 ～組織を急拡大させる採用育成評価ガイド～」講演資料です。
優れたエンジニアが集まり継続的に成長する会社にする方法 ～組織を急拡大させる採用育成評価ガイド～/Concise Guide to Finding the Best Technical Talent
CEDEC2017「優れたエンジニアが集まり継続的に成長する会社にする方法 ～組織を急拡大させる採用育成評価ガイド～」講演資料です。
Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ - ぴよぴよ.py
今日参加してきた Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass が非常に面白かった. 一度聞いただけでは全然理解できなかったので、後から読み返すように公開された資料や論文などをメモをまとめた。 私自身は仕事で一度tensorflowでCNN触ってみたくらいで、超初心者なので、 おかしな書き方をしているところがあるかもしれませんヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] 間違いの修正/情報追記 目次 モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)さん 資料 よくある高速化の方法 Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
『GPU を支える技術』読了
『GPU を支える技術 ― 超並列ハードウェアの快進撃 [技術基礎]』を読み終わった。 感想 GPU 周辺の知識を一通り学べる良書。とても勉強になった。GPU の仕組みやプログラミング、グラフィックスに関する前提知識は一切必要ないと思うけど、CPU に関しては学部生のコンピュータアーキテクチャくらいの知識はないと読むのがしんどいと思う。まえがきにもそう書いてある。 本書では、汎用 CPU の基本的な処理方法の概念はおおよそ理解があるという想定で解説を行っています。 ハードウェア主眼の本だと思って読み始めたけど、3D グラフィックス周りの基礎知識もいっぱい書いてあって、それらも一緒に学べて良かった (Graphics Processing Unit の本だから書いてあって当たり前？) ハードウェアの詳しい説明の後に CUDA や OpenCL におけるサンプルが提示されているため、システム構
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