개인용 병렬처리 시스템 구축
본 교육은 리눅스 임베디드 환경(라즈베리파이3 컴퓨팅 모듈)에서 병렬처리 클러스터를 구축하고 머신러닝을 적용하는 방법에 대해서 익힐 수 있습니다.
C언어와 리눅스 시스템프로그래밍, 네트워크 프로그래밍에 대해서 선행학습 되어 있어야 합니다. 이 지식을 활용하여 머신러닝 CNN 알고리즘을 코딩하여 병렬처리 클러스터에 어떻게 적용시키고 성능을 개선해 나갈 수 있는가에 대해서 C언어 소스 레벨에서 설명합니다.


교육목표
값비싼 머신러닝 및 딥러닝을 위한 기존 병렬처리 시스템 대신 비교적 저렴한 가격으로 머신러닝 및 딥러닝을 수행할수 있는
개인용 병렬처리 시스템의 구축과 실질적으로 활용및 운영할수 있는 방법에 대해 알아봅니다.

라즈베리파이3 컴퓨팅 모듈을 사용한 병렬처리 클러스터에 대해서 이해하고 리눅스 개발 환경 및 네트워크 프로그래밍 기법에 대해서 설명하여 전체적인 동작에 대해서 이해합니다.
이러한 환경에서 C언어 리눅스 시스템프로그래밍을 통하여 머신러닝을 병렬처리하는 기법에 대해서 설명합니다.
머신러닝은 CNN 알고리즘을 사용하여 학습 시키고 검증하는 방법에 대해서 소스 설명하여 전체 적인 기능을 이해할 수 있도록 합니다.

본 과정을 이수함으로써, 기본적인 병렬처리 시스템의 특성과 구축에 대한 방법 및 운영방법을 이해할 수 있습니다.


교육자제 실습환경



임베디드 보드:
ARM Cortex-A53 쿼드코어
라즈베리파이 컴퓨팅 모듈

SDK:
C언어(CodeBlocks)
리눅스 시스템 프로그래밍
머신러닝 CNN 알고리즘


교육 내용
*하단 교육내용 참고



교육대상
산업체 재직자, 머신런닝 및 딥러닝에 관심이 있는 분들 대상.