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.

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MATLAB을 활용한 손쉬운 딥러닝 모델 개발 MATLAB 환경에서 손쉽게 모델을 개발하는 방법으로써 앱 환경에서 대화형식으로 네트워크를 설계, 학습하고 다양한 실험을 시도하여 성능을 높이는 방법을 소개합니다.

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MATLAB을 활용한 고급 딥러닝 모델 개발 본 비디오에서는 고급 인공신경망을 설계 하는 법에 대하여 예제를 통해 자세히 설명 드리며, 여러 분야의 활용 사례에 대해 알아 봅니다.

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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.

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