Deep Station Entry

2021年1月販売終了

深層学習入門機

Deep Stationはハードウェアとソフトウェアが一体となったオールイン型の深層学習環境です。
最小限の投資で届いたその日からディープラーニングが始められます。
●オンプレミスで完結　データの外部設置不要(ハードウェア1台で動作するため、データを外部に設置する必要がありません)
●マウス操作で本格的なAI開発(人工知能の専門家ではなくとも手軽にAIの開発・訓練・検証が行えます)
●50万円台から導入可能な月々の課金ゼロ(エントリーモデルから、本格的な運用/開発のためのエンタープライズモデルまで幅広いニーズに対応します)

製品情報インデックス

製品について

主な特長
仕様
価格表
この製品の保証内容

製品サポート・ダウンロードなど

製品について
製品サポート・ダウンロードなど

主な特長

Deep Analyzerによるディープラーニング①

プログラミング不要の簡単操作

Deep Analyzerによるディープラーニング②

代表的なアルゴリズムを6種プリセット

Deep Analyzerによるディープラーニング③

高度な設定やチューニングも設定可能

Deep Analyzerによるディープラーニング④

ブラウザから学習済みAIを利用可能

ブラウザから学習済みAI を利用可能

仕様

ハードウェア構成

1GPUモデル	Deep Station Entry
OS	Ubuntu 18.04 LTS
同梱ソフトウェア	Chainer / Keras / PyTorch / TensorFlow / Theano / ONNX
CPU	Intel Core i7-8700
GPU	GeForce RTX 2080Ti×1
ストレージ	SSD-500GB / DD-1TB
RAM	16GBまたは、32GB
電源	750W / 80PLUS GOLD
入出力	USB3.0×2 / USB2.0×2 / LANポート×1 / PS/2ポート×1
筐体	ミニケース 8M05
サイズ(W×D×Hmm)	183×390×300
重量	約8kg

ソフトウェア(Deep Analyzer)仕様

機能	【データセット管理】登録／閲覧／ダウンロード【モデルの作成】訓練／学習状況の閲覧／データのリサイズ・オーグメンテーション／事前学習済みモデルの利用／マルチGPUによるハイパーパラメータ最適化／学習の予約管理／最適化関数等の各種詳細設定【モデルの利用】推論／閲覧／ダウンロード／推論用サンプルコード提供【ユーザ管理】複数ユーザの利用／管理
対応学習アルゴリズム	【画像分類/音源分類】Xception、InceptionV3、VGG19、VGG16、ResNet50、InceptionResNetV2、DensNet121、DensNet169、NASNetMobile、MobileNet、MobileNetV2、Minimal 【画像生成】DCGAN 【ペア画像生成】Pix2Pix 【物体検出】RetinaNet 【異常検知】Efficient GAN-Based Anomaly Detection
対応データセット形式	【画像分類】Caltech101形式【画像生成】Caltech101形式【ペア画像生成】Pix2Pix形式【物体検出】MSCOCO形式【音源分類】Categorized Audio形式【異常検知】Uncategorized Images形式
エッジデバイスサポート	【デバイス用モデルの作成：画像分類】 Sipeed MaixPy K210搭載デバイス Coral Edge TPU + 対応Linux PC／ボード【学習モデルの転送／デバイスでの推論：画像分類】※ Sipeed Maix M1 Dock Coral Edge TPU + Raspberry Pi 3 【デバイスでのデータセット作成：画像分類】※ Sipeed Maix M1 Dock ※付属のサンプルコードを使用
動作環境
動作環境	Deep AnalyzerはDeep Station各シリーズ上で動作します。 HW及びSWの構成をご購入時の構成から変更した場合の動作保証はいたしかねます。