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AI 서버구축 및 활용법

AI(인공 지능)는 애플리케이션 개발자에게 새롭게 열리는 가능성의 세계입니다.
머신러닝 또는 딥 러닝을 활용함으로써 훨씬 더 정밀한 사용자 프로필과 개인화, 추천이 가능하며, 스마트 검색, 음성 인터페이스 또는 지능적인 가상비서 구현 등 다양한 방법으로 앱을 개선할 수 있습니다.

현재 가장 적절한 비용으로 AI를 구현하는 방법은 구글이나 AWS, 마이크로소프트와 같은 클라우드 서비스를 사용하는 것입니다. 이번 세미나에서는 이러한 클라우드에서의 AI 및 머신러닝 개발자에게 필요한 클라우드 AI 소프트웨어 및 하드웨어적 환경을 구축하는 세미나를 소개합니다.

주요 내용
Amazon web service 인 AWS 에서 FPGA acceleration card인 F1 instance를 이용하여 Xilinx에서 제공하는 Machine image 인 Machine learning Deployment Stack from Xilinx를 이용하여 Machine learning Application을 어떻게 Deployment 할 수 있는지에 대해서 설명합니다.



Python Object Detection w/YOLOv2 시현 데모


세부 내용
- 전체적인 design flow, software stack, xfDNN inference toolbox
- 머신러닝 프로세스 엔진의 구조와 스펙
- AWS 상의 Tensorflow를 이용하여 사용자 Network을 Deploy하기 위해 필요한 Compiling 과 Quantizing
- xfDNN python API를 이용하여 Streaming Image 다음단에 yolo network를 배치 Object detection 수행
- Multiple Network 구현 과정 소개

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어플리케이션의 복잡성과 연관성 증가
복잡하거나 현실적인 사례의 경우 구현 단계와 세부 사항이 방대하여 정규 과정의 실습만으로는 소화할 수 없기 때문에, 시간 제약이 심한 교육 과정의 경우 연구실에서 학생들이 실습할 수 있는 내용은 가장 기본적인 수준을 넘지 못해...

복잡한 역학 제어
보다 복잡한 시스템을 다룸으로써 학생들이 첨단 엔지니어링 기술을 활용하여 까다로운 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있도록 하는 것입니다. 복잡한 역학 제어는 핵심 교육 과정에 도입된 수학 및 모델링 개념을 이해하고 이러한 개념을 시스템 설계에 활용...
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