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캠퍼스 광운대 구분 설계강좌 / SW / 초중급 / 이론+실습 마감
강의제목 인공지능 하드웨어 연구를 위한 딥러닝 기초 및 경량화 기술
강의일자 2025-02-03 ~ 2025-02-04 신청 및 취소기간 석·박사 : 2025-01-15 00:00 ~ 2025-01-21 23:59
전  체  : 2025-01-22 00:00 ~ 2025-01-30 23:59
강의형태 대면 신청현황 28/30명
강의형태 온라인 신청현황 127/127명
수강료(일반) 무료 수강료(학생) 무료
수강대상 대학원생(석/박사), 대학생, 기업 및 연구소 연구원, 일반인
사전지식
선수과목
강의목표

딥 뉴럴 네트워크 하드웨어 설계를 위한 기초 지식 이해와 경량화 기술을 포함한 관련 응용 기술들에 대해서 학습한다

강의개요

현재 인공신경망(artificial neural network)에 대한 관심도가 증가하고 있다. 인간의 신경망을 컴퓨터 연산 구조로 모방한 뉴로모픽 하드웨어로 구현하는 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이번 강의에서는 뉴로모픽 하드웨어 설계를 위한 딥러닝 기술에 대한 이론적인 기초 및 관련 응용에 대해서 학습하며, 기본적인 뉴럴 네트워크에 대한 실습을 진행한다.

참고사항

♦ 실습 Tool: Python (CoLab 사용예정)
♦ 석/박사 우선 신청을 진행합니다. 단, 수강현황에 따라 우선신청 기간은 일찍 종료 될 수 있습니다.

♦ 출석 100%, 퀴즈 3/5문제 통과시 수료증이 발급됩니다.
♦ 수강신청 기간 내에 홈페이지에서 수강 취소해야 정상 취소처리 됩니다.
♦ 1개 교육에 대해 전일 결석시, 추후 3개월간 수강신청이 자동차단됩니다. (취소는 홈페이지에서 직접 가능)

강좌상세
일자 2025-02-03 시간 10:00 ~ 12:00 강사 강석주 교수 서강대학교
내용 ○ 기초적인 뉴럴 네트워크 구조 및 학습 방법에 대한 이해
○ 딥 뉴럴 네트워크 구현을 위한 다양한 기본 개념 이해
일자 2025-02-03 시간 13:00 ~ 17:00 강사 강석주 교수 서강대학교
내용 ○ 딥 뉴럴 네트워크 구현을 위한 환경 구축 이해
○ 기본적인 뉴럴 네트워크 구조에 대한 실습
○ Convolutional Neural Network 이해와 구조에 대한 개념 이해
일자 2025-02-04 시간 10:00 ~ 12:00 강사 강석주 교수 서강대학교
내용 ○ Convolutional Neural Network 구조에 대한 실습
○ 영상 분류 및 다양한 문제에 대한 실습
일자 2025-02-04 시간 13:00 ~ 17:00 강사 강석주 교수 서강대학교
내용 ○ 딥러닝 경량화 기술에 대한 기본 개념 소개
○ Knowledge Distillation 기술에 대한 소개
○ Quantization 기술에 대한 소개
강의장소

♦ [대면] 광운대학교 비마관 205호
♦ [온라인] ZOOM
♦ 강의안내/강의자료: 1월 31일(금) 오전 중, 수강자에게 이메일로 안내
♦ IDEC에 등록된 이메일이 정확한지 확인 및 업데이트 바랍니다.(스팸처리 유의)

담당자 연락처
  • 광운대 담당자 : 박수견
  • 연락처 : 02-940-5448
  • 이메일 : kwuidec@gmail.com

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