AI(인공 지능)는 애플리케이션 개발자에게 새롭게 열리는 가능성의 세계입니다.
머신러닝 또는 딥 러닝을 활용함으로써 훨씬 더 정밀한 사용자 프로필과 개인화, 추천이 가능하며, 스마트 검색, 음성 인터페이스 또는 지능적인 가상비서 구현 등 다양한 방법으로 앱을 개선할 수 있습니다.
현재 가장 적절한 비용으로 AI를 구현하는 방법은 구글이나 AWS, 마이크로소프트와 같은 클라우드 서비스를 사용하는 것입니다. 이번 세미나에서는 이러한 클라우드에서의 AI 및 머신러닝 개발자에게 필요한 클라우드 AI 소프트웨어 및 하드웨어적 환경을 구축하는 세미나를 소개합니다.
주요 내용
Amazon web service 인 AWS 에서 FPGA acceleration card인 F1 instance를 이용하여 Xilinx에서 제공하는 Machine image 인 Machine learning Deployment Stack from Xilinx를 이용하여 Machine learning Application을 어떻게 Deployment 할 수 있는지에 대해서 설명합니다.
Python Object Detection w/YOLOv2 시현 데모
세부 내용
- 전체적인 design flow, software stack, xfDNN inference toolbox
- 머신러닝 프로세스 엔진의 구조와 스펙
- AWS 상의 Tensorflow를 이용하여 사용자 Network을 Deploy하기 위해 필요한 Compiling 과 Quantizing
- xfDNN python API를 이용하여 Streaming Image 다음단에 yolo network를 배치 Object detection 수행
- Multiple Network 구현 과정 소개