| 캠퍼스 | 연세대-아카데미 | 구분 | 설계강좌 / Digital / 중급 / 이론 | 마감 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 강의제목 | 고효율 인공지능 가속기 설계 기초 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 강의일자 | 2026-07-20 ~ 2026-07-21 | 신청 및 취소기간 |
재직자 : 2026-06-24 00:00 ~ 2026-06-30 23:59 전 체 : 2026-07-01 00:00 ~ 2026-07-17 23:59 |
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| 강의형태 | 온라인 | 신청현황 | 64/65명 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 수강료(일반) | 무료 | 수강료(학생) | 무료 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 수강대상 | 기업 실무자 및 전자전기공학 학부 3학년 이상 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 사전지식 선수과목 |
논리회로, 컴퓨터구조, 인공지능 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의목표DNN 연산 구조와 전용 가속기 설계에 대한 방법론을 이해한다. 강의개요DNN 연산 구조와 하드웨어 플랫폼(CPU/GPU/TPU)의 관계를 이해하고, 데이터플로·양자화·희소성 등 알고리즘-하드웨어 공동설계의 핵심 기법을 습득한다. 나아가 생성형 AI 시대의 전용 가속기 설계 동향과 메모리 중심 컴퓨팅(PIM) 기술까지 폭넓게 조망한다. 참고사항♦ 출석 100%, 퀴즈 3/5문제 통과시 수료증이 발급됩니다. 강좌상세
강의장소온라인 ZOOM 강의실 담당자 연락처
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