평일 09:00~18:00
(토,일,공휴일 휴무)
차수 | 교육기간 | 시간 | 교육장소 | 신청하기 |
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1 | 0000년 00월 00일() ~ 00월 00일() |
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대기 신청(0) |
#LLVM #MLIR #class #병렬처리 #tensorflow #pytorch #H2O #MOJO2 Runtime
▶ 모조 특징 및 개발방법을 이해할 수 있다.
▶ 모조 라이브러리 및 기능을 이해할 수 있다.
▶ 모조를 이용해서 인공지능 모델의 성능을 개선할 수 있다.
▶ MLIR기반 컴파일러 최적화 및 인프라 통합 방법을 이해할 수 있다.
1일차 | 빅데이터 분석 플로우 구현 | - 실습환경 구축 - 모조 구조, 라이르러리 - 예러 및 예외처리 | ||
2일차 | 빅데이터 분석 플로우 구성요소 관리 | - 메타프로그래밍 - 병렬처리 - CLI 확장기능 및 디버깅 | ||
3일차 | 빅데이터 분석 플로우 관리 | - LLVM - MLIR |
▶ 모조를 이용해서 인공지능 모델 및 서비스 성능을 개선하려는 개발자
★선수지식 : 파이썬 프로그래밍
▶ 인공지능, 머신러닝 모델을 개발하는
데이터 사이언스 전문가와 모델기반 서비스를 최적화시키고
서비스 인프라를 관리하는 시스템 엔지니어들을 대상으로
MOJO기반으로 성능 최적화를 할 수 있도록 구성
▶ MOJO의 기본 라이브러리 및 CLI 에 대해서
기본적인 이해 및 실습과정을 진행하고,
실제 서비스와 유사한 환경에서 MOJO를 통해 개선되는 내용을
체득할 수 있는 학습 환경을 제공