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캠퍼스 | 고려대-아카데미 | 구분 | 설계강좌 / Digital / 중급 / 이론 | 정원초과 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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강의제목 | AI알고리즘 기초 및 AI가속기 구조 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의일자 | 2024-09-12 ~ 2024-09-13 | 신청 및 취소기간 |
재직자 : 2024-08-29 00:00 ~ 2024-09-04 23:59 전 체 : 2024-09-05 00:00 ~ 2024-09-08 23:59 |
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강의형태 | 대면 | 신청현황 | 40/20명 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의형태 | 온라인 | 신청현황 | 100/50명 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
수강료(일반) | 무료 | 수강료(학생) | 무료 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
수강대상 | 대학원생, 관련 재직자 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
사전지식 선수과목 |
디지털 논리 회로, 디지털 집적회로, 컴퓨터 구조 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의목표다양한 인공지능 알고리즘의 연산 과정에 대해 이해하고, 이를 가속시키기 위한 AI 하드웨어 구조에 대한 연구 동향을 파악한다. 이를 통해 효율적인 AI 가속기 하드웨어 설계에 대한 지식을 습득할 수 있겠다. 강의개요MLP, CNN, LSTM, Transformer 등 인공지능 알고리즘의 기초가 되는 딥러닝 모델들에 대해 다룰 예정이다. 각각의 딥러닝 모델들이 갖고 있는 연산 특성을 파악하고, 이를 효율적으로 처리하기 위한 하드웨어 구조 개발에 대해 논의한다. Systolic array 구조의 발전 방향, dataflow의 정의 및 다양한 dataflow 연구 동향, 딥러닝 추론/학습 하드웨어 구조 연구 등을 살펴보고자 한다. 참고사항♦ (!중요!) 대면 강의는 점심 식사가 제공됩니다. 부득이하게 참석이 불가능할시 반드시 신청기한 내에 수강취소 부탁드립니다. 강좌상세
강의장소고려대 IDEC 아카데미 강의실 (창의관 B128호) 담당자 연락처
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정원초과
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