재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

On-Device 머신러닝을 위한 모델 최적화
차수	교육기간	시간	교육장소	신청하기
1	2023년 07월 31일(월) ~ 08월 02일(수) 종료	주간 09:00~18:00	NCIA양재교육장(대면)	마감

▶ 임베딩 디바이스에 ML/DL 구현을 위한 기술적인 이슈를 파악할 수 있다.

▶ 디바이스 내장 모델의 최적화 구현을 위한 CPU 및 GPU 동작을 이해할 수 있다.

▶ 딥러닝 프레임워크가 사용하고 있는 CUDA 프로그래밍의 원리를 알 수 있다.

▶ On-Device 머신러닝 구현을 위한 최적화 기술, 최적화 모델 아키텍처 분석, Tensorflow Lite의 동작원리, 사용방법을 파악한다.

1일차

모델 최적화를 위한

GPU & CUDA

아키텍처의 이해

- 모델 최적화를 위한 CPU &GPU 아키텍처 이해

- 모델 최적화를 위한 CUDA &cuDNN의 이해

2일차

On-Device 머신러닝 최적화

기술 및 모델 아키텍처

- On-Device ML 최적화 기술 동향

- On-Device ML 최적화 모델 아키텍처 기술

- On-Device ML 최적화 모델 아키텍처 분석

3일차

초소형 머신러닝

TinyML & TensoflowLite

- TensorflowLight를 이용한 TinyML 모델 구축 & 학습

- On-Device TinyML 애플리케이션 구축 및 On-Device 배포

- On-Device ML을 위한 최적화 기법

▶ On-Device 머신러닝 구현을 위한 기술적인 이슈와 동향을 파악하고자 하는 자

▶ On-Device 머신러닝 구현을 위한 최적화 모델 아키텍처를 이해하고자 하는 자

▶ 열악한 초소형 Edge 디바이스에 머신러닝 구현을 위한 Tensorflow Lite 활용 방법을 파악하고자 하는 자

▶ 파이썬 프로그래밍 및 머신러닝/딥러닝 기본 지식 습득자

▶ 딥러닝 CNN Best Model 활용 과 Transfer Learning 구현 수강자

▶ 해당 지식 수준에 준하는 개발자 또는 전공자