초대의 글
온디바이스 AI 부트캠프 :
온디바이스 AI를 위한 딥 소프트웨어 스택 최적화
- 일정: 2025.10.28 ~ 2025.10.29
- 시간: 오전 9:30 ~ 17:30
- 장소: 서울대학교 관악 캠퍼스 (등록자에게 개별 공지)
대한민국은 단연코 세계 최고의 제조업 강국입니다. 최근 제조업 제품에 급격하게 온디바이스 AI가 적용되면서 파괴적인 변화가 일어나고 있습니다. AI로 확장된 기능을 통해 기존 제품들이 새로운 기기로 변신하고, 상품성이 부족했던 로봇이나 드론 같은 제품들이 새롭게 각광을 받고 있습니다. 이제 온디바이스 AI는 선택이 아니고, 제조업의 생존이 걸린 필연적인 기술 요소가 되었습니다.
안타깝게도, 대한민국에서 온디바이스 AI 소프트웨어를 개발하여 최적화하고, 제품화할 수 있는 전문 역량이 절대적으로 부족합니다. 특히 중소·중견기업의 현실은 더욱 불안합니다. 유일한 해법은 기존 임베디드 소프트웨어 개발자들이 주체적으로 온디바이스 AI 개발자로 변신하는 것입니다, 이런 시대적 사명을 다하기 위해, 온디바이스 AI 소프트웨어 개발 부트캠프를 마련하였습니다.
본 부트캠프의 목적은 온디바이스 AI에 대한 지식이 없는 수강생을 2일간의 집중 교육을 통해 이론과 실무를 겸비한 개발자로 변신시키는 것입니다.
주요 교육 일정은 다음과 같습니다.
▶ 1일차: 온디바이스 AI와 Real-Time Computing, Deep Neural Network의 이해와 구현, Linux 명령어와 Shell 프로그래밍, RTOS와 실시간 스케줄링
▶ 2일차: 온디바이스 AI 풀스택, 인퍼런스 드라이버 개발(이론·실습), 모델 슬라이싱과 파이프라인드 인퍼런스(이론·실습)
이번 부트캠프는 임베디드 실시간 시스템 분야에서 30여 년간 세계적인 연구를 진행해 온 서울대학교 RTOSLab과의 협업으로 진행됩니다. 최근 RTOSLab은 온디바이스 AI 최적화에 관한 많은 연구 성과를 국제 학회와 저널에 발표하였습니다. 또한 저명한 국제 학술대회인 IEEE RTCSA와 ESWeek에서 각국의 연구자와 개발자들을 대상으로 튜토리얼을 진행해 왔습니다.
▶ 서울대학교 RTOSLab: https://redwood.snu.ac.kr본 교육의 참가자들은 온디바이스 AI의 핵심 소프트웨어 개발을 빠른 시간 안에 직접 체득할 수 있을 것입니다. 이를 통해, 제조 현장에서 즉시 적용 가능한 경쟁력 있는 솔루션을 개발할 수 있는 출발점에 진입하게 될 것입니다.
관심 있는 기업의 경영자와 개발자 여러분의 많은 참여를 기다립니다.
세부 프로그램
| 시간 | 1일차 | 2일차 | ||
|---|---|---|---|---|
| 9:00-9:30 | 등록 | |||
| 9:30-10:00 | 온디바이스 AI와 Real-Time Computing |
이론 | 1일차 학습 정리와 Q&A | 이론 |
| 10:00-10:30 | DNN 30분만에 이해하기 | 이론 | 파이썬과 C++의 공통점과 차이점 | 이론 |
| 10:30-11:00 | Shell 프로그래밍: DNN 학습을 위한 데이터세트 준비 Script | 실습 | ||
| 11:00-11:30 | DNN 모델 60분만에 코딩하기 | 실습 | ||
| 11:30-12:00 | ||||
| 12:00-13:00 | 점심 | 점심 | ||
| 13:00-13:30 | RTOS 이해하기 | 이론 | 독립환경에서 DNN 코딩하고, 훈련하고, 저장하고, 변환하기 | 실습 |
| 13:30-14:00 | ||||
| 14:00-14:30 | LiteRT 내부 구조 이해하기 | 이론 | ||
| 14:30-15:00 | RUBIK PI 3 와 VS Code 툴을 이용한 개발 환경 구축 | 실습 | 인퍼런스 드라이버 코드 살펴보기와 실습 | 이론 실습 |
| 15:00-15:30 | ||||
| 15:30-16:00 | Linux 명령어와 Shell 프로그래밍 | 이론 실습 |
||
| 16:00-16:30 | 로깅을 통한 인퍼런스 드라이버 내부 구조 분석하기 | 실습 | ||
| 16:30-16:50 | ||||
| 16:50-17:00 | 1일차 교육 정리와 Q&A | 전체 교육 정리와 Q&A |
등록 안내
- 본 홈페이지 상단 "신청하기"를 누르거나 QR 코드를 촬영하여 진행
- 등록하기 안내에 따라 요청되는 정보 제공 요망
- 온라인 입금 또는 카드 결제 정보는 개인적으로 추후 제공
- 강의 종료 시 참석 확인증 발급
- 기타 문의는 02-880-8370 또는 zinai.tech@gmail.com