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캠퍼스 고려대-아카데미 구분 설계강좌 / Digital / 중급 / 이론 정원초과
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
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
강의목표

다양한 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.

강의개요

MLP, 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.
♦ (!중요!) 강의안내(zoom url 포함)는 강의 1일전 메일로 안내되고 있으니, 메일함(스팸메일함)을 확인하여 주시기 바랍니다.
♦ (!중요!) 재직자 우선 신청 강의입니다. 비재직자 신청은 강의 7일전~4일전 (9.05 ~ 9.08) 에 가능합니다.

♦ 출석 100%, 퀴즈 3/5문제 통과시 수료증이 발급됩니다.
♦ 수강신청 기간 내에 홈페이지에서 수강 취소해야 정상 취소처리 됩니다.
♦ 1개 교육에 대해 전일 결석시, 추후 3개월간 수강신청이 자동차단됩니다. (취소는 홈페이지에서 직접 가능)

강좌상세
일자 2024-09-12 시간 10:00 ~ 12:00 강사 궁재하 부교수 고려대학교
내용 ○ MLP 구조 및 Backpropagation 이해
○ CNN 알고리즘 및 다양한 CNN 구조에 대한 이해
일자 2024-09-12 시간 13:00 ~ 16:00 강사 궁재하 부교수 고려대학교
내용 ○ Systolic array 구조의 이해와 그 발전 방향 소개
○ CNN 가속기 구조의 이해
○ DNN 학습 하드웨어 연구 소개
일자 2024-09-13 시간 10:00 ~ 12:00 강사 궁재하 부교수 고려대학교
내용 ○ Processing-in-Memory (PIM) 구조 이해
○ 최근 PIM 연구 동향 소개
일자 2024-09-13 시간 13:00 ~ 16:00 강사 궁재하 부교수 고려대학교
내용 ○ 희소행렬 연산을 위한 Sparse DNN 가속기 구조의 이해
○ LSTM 및 트랜스포머 구조의 이해 및 연산 과정 이해
○ LSTM 및 트랜스포머 구동을 위한 하드웨어 구조의 이해
강의장소

고려대 IDEC 아카데미 강의실 (창의관 B128호)

담당자 연락처

     정원초과

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