カリキュラムシート
分類番号 A404-017-A
| 訓練分野 | 電気・電子系 |
|---|---|
| 訓練コース | ＧＰＧＰＵによる高速画像処理技術 |
| 訓練対象者 | 画像処理・認識技術関連業務に従事する技能・技術者等であって、指導的・中核的な役割を担う者又はその候補者 |
| 訓練目標 | 画像処理／信号処理設計の生産性の向上をめざして、効率化、適正化、最適化（改善）に向けたＧＰＧＰＵのアーキテクチャおよびプログラム実習を通して、ＧＰＧＰＵによる高速画像処理技術を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） | うち実習・ まとめ（H） |
|---|---|---|---|
| １．コース概要及び留意事項 | （１）コースの目的 （２）専門的能力の現状確認 （３）安全上の留意事項 |
0.5 | |
| ２．ＧＰＧＰＵについて | （１）ＧＰＵの概要 イ．ＧＰＵハードウェア ロ．ＧＰＵのソフトウェア開発手法 |
1.5 | |
| ３．ＧＰＵのアーキテクチャ | （１）ＧＰＵの構成要素（スレッド、ブロック、グリッド）について イ．スレッド、ブロックを使用したカーネル起動実習 （２）ＧＰＵのメモリ（グローバルメモリ、シェアードメモリ）について イ．シェアードメモリを使用した高速プログラム作成実習 |
5.5 | 4.5 |
| ４．プログラム開発環境 | （１）開発環境（ＣＵＤＡ ＳＤＫ）の構築 （２）開発ツールを用いた動作確認方法 （３）開発ツールを活用したチューニング手法 |
1.5 | 0.5 |
| ５．画像処理への適用と高速化技術 | （１）画像認識（オブジェクト検出）の概要と課題説明 イ．画像ライブラリＯｐｅｎＣＶについて ロ．ＧＰＵによる顔検出プログラム作成 ハ．動作確認および評価 |
2.5 | 2 |
| ６．まとめ | （１）実習の全体的な講評および確認・評価 |
0.5 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 12 | 7.5 |
| 使用器具等 | パソコン、汎用画像処理ソフト、画像取り込み用カメラ、開発環境 |
|---|---|
| 養成する能力 | 生産性の向上を実現できる能力 |
| 改訂日 | 2020.09 |