이번 웹세미나에서는 최근 산업의 전 분야에서 크게 주목받고 있는 machine learning 의 구현에 대해서 알아보려고 합니다.
그리고 Xilinx Zynq SoC device 의 간략한 특징과 이러한 특징들이 machine learning inference, 즉 추론의 구현에 왜 적합한지에 대해서 설명드리도록 하겠습니다.
구체적인 내용으로는 Zynq SoC 와 GPU의 성능 비교, inference 와 training 에 대한 간략한 설명, integer type을 이용한 inference 구현, on-chip memory에 의한 구조적인 장점등을 설명드리도록 하겠습니다.

다음으로 Xilinx 에서 올해 출시한 OpenCV와 DNN을 지원하기 위한 revision stack 에 대해서 설명 드리도록 하겠습니다. 그리고 revision stack 을 이용하여 caffe framework 에서 구성한 network을 Zynq SoC 에 구현하는 design flow 에 대해서 설명드리겠습니다. 또 revision을 이용한 몇가지 CNN의 성능에 대해서도 말씀드리도록 하겠습니다.
끝으로 revision 을 이용하여 embedded vision 과 DNN이 결합된 형태의 example 에 대해서도 설명드리도록 하겠습니다.

바쁘시더라도 webinar에 참석하셔서 유익한 정보를 공유하시기 바랍니다.
감사합니다.
발표자 정웅 부장 / -

덧글등록

11 Comments
ogoooood (2017-08-17 09:14:01)
머신러닝에 관심을 갖고 있는 1인입니다... 좋은 세미나 기대하겠습니다~
Galneryus (2017-08-11 13:17:34)
세미나 잘 시청하겠습니다.
forher (2017-08-11 11:53:59)
러닝머신이 아니라 머신러닝이라니...
hjh3569 (2017-08-10 13:57:49)
좋은 세미나 기대됩니다. 고맙습니다.
babanzo (2017-08-10 13:56:57)
기대되는 세미나 입니다. 감사합니다.
akb0821 (2017-08-10 09:52:46)
좋은 세미나 감사합니다.
nambh (2017-08-09 09:23:16)
듣고 싶은 세미나였는데 기대하겠습니다.
nalsh24 (2017-08-08 10:44:09)
평소 머신 러닝에 관심이 많은데 기대됩니다.
bbiero (2017-08-07 09:22:20)
좋은 세미나 감사합니다.
donggyun.ahn (2017-08-07 08:39:14)
세미나 기대합니다.
eggfacy (2017-08-07 06:53:48)
기대합니다.

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