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SW-SoC융합 아카데미

SW-SoC융합R&BD센터에 오신걸 환영합니다.

강좌명 : AI 하드웨어가속기 구조 설계 실습 (취업연계교육 선행과정)

 

교육구분 취업연계교육 과정명 선행강좌
강좌명 AI 하드웨어가속기 구조 설계 실습 (취업연계교육 선행과정)
수강신청기간 2019-02-11 ~ 2019-03-28
교육기간 2019-04-02 ~ 2019-04-04 시간 10:00~ 17:00
강사명 박준영 교육비 대기업/외국기업 : 300,000 원
중소기업/연구소 : 150,000 원
학생/개인/기타 : 105,000 원
장소 글로벌R&D센터 연구동A 2층- 201호_IP설계실습실 201 정원 30명
교육목표 및 개요 취업연계 교육생을 위한 Deep Learning 하드웨어 가속기 설계 선행과정으로써, 본 강의에서는 영상 처리 AI 알고리즘으로 많이 활용되는 Convolutional Neural Network (CNN) 에 대해 구현되어 발표된 다양한 각국의 연구 결과들을 알아보고, 직접 Verilog HDL을 이용하여 설계해보는 실습 과정을 포함한다.
교육방법 이론 강의 및 현장 실습 교육
선수학습내용 딥러닝 Algorithm AI Framework 실습
주교재 ETRI SW-SoC융합아카데미 강사 제작 교재
부교재 강사제공 논문/기술 문서
특이사항 본 강좌는 취업연계교육 선행과정으로 재직자 및 일반인은 수강하실 수 없습니다.
수강 신청 후 미수강시 반드시 수강취소 해주시기 바랍니다. 수강취소 없이 미수강시 추후 강좌 수강에 제한이 있을수 있습니다.
주차/차시 1주차/ 1차시
강의주제 1일차 강의
강의요약 1. 강의 내용
Deep Learning의 기본적인 과정을 이해하고, 다양한 어플리케이션에 Convolutional Neural Network (CNN)을 적용한 사례를 바탕으로 하여 기능을 이해하고 활용하는 방법을 알아본다.

2. 실습 내용
AI Framework 설치 및 Deep Learning 연구 기본 환경 확인
주차/차시 2주차/ 2차시
강의주제 2일차 강의
강의요약 1. 강의 내용
하드웨어 ASIC 설계를 위한 기본적인 디지털 설계 Skill을 이해하고, 이를 바탕으로 Convolutional Neural Network의 기본 연산 단위를 이해하고 하드웨어로 구현하기에 적합하도록 다양한 구조에 대해 학습힌다.

2. 실습 내용
Convolution 연산에 대한 이해 및 Hardware 구현을 위한 Software Reference 모델 작성
주차/차시 3주차/ 3차시
강의주제 3일차 강의
강의요약 1. 강의 내용
Deep Learning 구현을 위한 Hardware/Software적 접근법에 대해 이해하고 각 접근별 법 Cost Estimation을 통해 그 효용성을 평가한다.

2. 실습 내용
Software Reference 모델을 기반으로 한 Convolutional Neural Network 기본 연산 모델 구현 및 Cost Estimation