MATLAB Deep Learning Day 2020: 인공지능 초보자부터 전문가까지
오늘날 다양한 분야에서 딥러닝 모델 개발이 많은 관심을 받고 있지만 이론 및 프로그램 능력 등 전문 지식이 요구되는 것이 현실입니다. 또한 오랜 시간이 걸려 딥러닝 모델을 만들었다 하더라도 기존의 시스템에 통합하는 작업 역시 많은 노력이 필요합니다. MATLAB®은 기본적으로 가장 간단한 딥러닝 개발 환경을 지원해왔고, 최근 새로워진 기능들을 통하여 개발의 자유도를 높였습니다. 또한, MATLAB 또는 다른 프레임워크에서 학습이 끝난 모델을 임베디드 디바이스에 손쉽게 배포할 수 있습니다. 본 비디오 시리즈에서는 앱기반의 딥러닝 개발 워크플로우와 더불어 고급 딥러닝 모델 개발을 위한 기능, 임베디드 디바이스로의 학습 모델 배포까지 MATLAB에서 제공하는 모든 딥러닝 개발 기술을 자세히 소개합니다.
MATLAB 환경에서 손쉽게 모델을 개발하는 방법으로써 앱 환경에서 대화형식으로 네트워크를 설계, 학습하고 다양한 실험을 시도하여 성능을 높이는 방법을 소개합니다.
본 비디오에서는 고급 인공신경망을 설계 하는 법에 대하여 예제를 통해 자세히 설명 드리며, 여러 분야의 활용 사례에 대해 알아 봅니다.
임베디드 디바이스로의 딥러닝 모델 배포(CPU, GPU, FPGA)
본 비디오에서는 AI 개발 전체 워크플로우를 따라가며 학습한 모델로부터 자동으로 C/C++, CUDA 코드를 생성하는 방법을 소개합니다. 더불어 딥러닝 모델의 FPGA 및 SoC 프로토타입을 위한 새로운 기능과 함께 양자화(Quantization) 기능에 대해서도 설명합니다.
