| 강의제목 | FPGA-based Hardware-Acceleration for Machine-Learning/Deep-Learning | |||||||||||||||||||||||||||
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| 구분 | 본센터 / 설계강좌 / 고급 / 이론+실습 | |||||||||||||||||||||||||||
| 강의시간 | 7.28시간 | 열람기간 | 12일 | |||||||||||||||||||||||||
| 이용료(일반) | 무료 | 이용료(학생) | 무료 | |||||||||||||||||||||||||
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[강좌 개요] 이 강좌는 인공지능과 기계학습 그리고 딥러닝에 대한 기초적인 내용부터 응용까지를 다루고, 딥러닝을 이해하고 응용을 개발하는데 필요한 다양한 이론적 배경과 개발 환경에 대해 상세하게 설명하며, 딥러닝 응용을 프로그램하여 실습해 보는 과정을 통해 직접 경험해 보도록 한다. 중.소규모 컴퓨팅 환경에 적용해 볼 있는 작은 딥러닝 라이브러리(Tiny-Dnn)와 가장 대표적인 딥러인 개발환경(TensorFlow)를 모두 실습해 봄으로써 현업에서 바로 적용해 볼 수 있도록 한다.
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| 강의자료 |
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