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AI工房イベント：AI Kobow Events
週刊AI工房ゼミ2024
参加申込
Weekly AI Kobow Seminar 2024
Registration
毎週木曜または金曜の昼休みに、
Python・AIプログラミング学習会を開催します。
内容：Pythonプログラミングの基礎からAIまで
開催方法：AI工房Teamsを利用したビデオミーティング
日時：毎週：木曜または金曜の昼休み12:20~40（20分）
期間：2024年1月26日（金）〜半年程度で一巡
対象：全学生教職員
参加方法：この参加申込フォームに記入送信後、AI工房Teamsへ登録されます（随時退出可能）
Every Thursday or Friday lunchtime,
Python and AI programming learning sessions will be held.
Content: From the basics of Python programming to AI
Method: Video meeting using AI Kobow Teams
Date: Every week: Thursday or Friday lunchtime 12:20~40 (20 minutes)
Period: January 26, 2024 (Friday) ~ half a year
Target: All students, faculty and staff
How to participate: Fill out and submit this application form, then you will be registered to AI Kobow Teams (You can leave at any time).
週刊AI工房ゼミ2024 参加申込みフォーム
Weekly AI Kobow Seminar 2024 Registration Form
イベント：AI・DSキャリアウィーク
2023年10/23（月）〜10/27（金）18:10-19:20
講演録画ビデオ公開中！＞＞ AI工房Moodle
文教ニュース、文教速報にAI・DSキャリアウィークの記事が掲載されました
※文教ニュース社の許可を得て掲載しています
AI計算環境整備
GPU Server Access : GPUサーバー利用
—>>AI Kobow Moodle Course : AI工房 Moodleコース
教育用GPUサーバ運用状況
（１）Kubernetes GPUクラスタGPU同時利用可能数: ２２プロセセス（GPU１基自動割当・機種選択可能）
RTX3090（24GBメモリ）１６基
RTX4090（24GBメモリ）２基
RTX3060（12GBメモリ）２基
RTX2060（6GBメモリ）２基
（２）A100 GPUサーバ
CPU: Intel Xeon Gold 6348
メモリ: 512GB
GPU: A100 x ４基
GPU同時利用可能数: 最小８・最大２４プロセス
GPUメモリ: 1ブロック40GBを3プロセスで共有 x 8ブロック
AI Computation Environment Development
GPU Server Access : GPU Server Access
->>AI Kobow Moodle Course : AI Kobow Moodle Course
GPU server operation status for education
(1) Kubernetes GPU cluster
Number of GPUs available for simultaneous use: 22 processes
(1 GPU automatically allocated, model selectable)
RTX3090 (24GB memory) 16
RTX4090 (24GB memory) 2
RTX3060 (12GB memory) 2
RTX2060 (6GB memory) 2
(2) A100 GPU Server
CPU: Intel Xeon Gold 6348
Memory: 512GB
GPUs: 4 x A100
Number of concurrent GPUs: Minimum 8, Maximum 24 processes
GPU memory: 40GB per block shared by 3 processes x 8 blocks
The purpose of AI Kobow : AI工房の目的
(1) Provide an advanced AI technology learning environment to connect MDASH education to graduation research in the fourth year.
(2) Provide students with access to AI computation equipment even if their laboratories do not have it.
(3) All students and faculty members will be able to use AI computation equipment according to their interests and needs.
（１）MDASH教育を４年次の卒業研究につなげるため、高度なAI技術学習環境を提供する。
（２）所属研究室にAI計算機材が無い場合でも、学生がAI計算機材を利用できるようにする。
（３）全学生・教員が興味・必要に応じてAI計算機材を利用できるようにする。