Deep Learning Institute
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3월 NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 참가 안내
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 는 개발자, 데이터 사이언시스트, 그리고 엔지니어들을 위한 핸즈온 방식의 교육 프로그램입니다.
자율 주행 자동차, 헬스케어, 온라인 서비스, 그리고 로보틱스에 이르기까지 딥 러닝 기술이 필요한 다양한 분야에서 어떻게 딥 뉴럴 네트워크를 어떻게 설계하고 훈련하며 배포하는지에 대한 최신 기술 강의를 들으실 수 있습니다.
이번 3월 세션은 2월에 이어 진행되며 주로 딥 러닝 기반 Image Segmentation에 관한 내용으로 진행될 예정입니다. NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 에 참석하시고 가장 최신의 딥 러닝 기술을 배워가시기 바랍니다.
서울
2017년 3월 28일(화)
10:00 - 17:30
서울 삼성동 코엑스 컨퍼런스룸 402호
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 참가를 통해
- 현실 세계에서 가장 복잡한 문제를 딥 러닝 기술을 활용하여 해결할 수 있는 훈련 방법 및 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 최신 인공지능 프레임워크, SDK, 그리고 GPU 기술들을 핸즈온 방식으로 배우실 수 있습니다.
- NVIDIA 글로벌 본사에서 인증한 최고의 딥 러닝 전문가들이 직접 세션을 진행합니다.
- NVIDIA에서 전 세계적으로 발급하고 있는 DEEP LEARNING INSTITUTE 공식 수료 인증서가 수여됩니다.
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 교육 내용
프로그램
#1. DEEP LEARNING FOR IMAGE SEGMENTATION
한 이미지 내에서 개별 오브젝트를 감지하는 수준을 넘어서서 해당 이미지를 관심 영역으로 나누는 것이 필요한 영역들이 많이 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석에 있어 각기 다른 조직, 혈액 및 비정상 세포에 해당하는 픽셀을 구분하여 특정 장기를 구분하는 것이 매우 중요한 부분입니다.
본 세션에서는 TensorFlow 딥 러닝 프레임워크 활용을 통해 의료 영상 데이터 세트를 이용한 영상 세그멘테이션 네트워크의 훈련 및 평가 작업을 진행할 예정입니다.
#2. MEDICAL IMAGE SEGMENTATION USING DIGITS
본 세션에서는 의료 영상 세그멘테이션의 문제점, 즉 픽셀 수준에서 분류 예측이 이뤄지는 영상 분류의 일반화를 진행할 수 있는 다양한 접근 방식을 살펴볼 예정입니다.
또한 Synnybrook Cardiac Data를 사용하여 뉴럴 네트워크의 트레이닝을 진행, MRI 영상에서 좌심실의 위치를 찾는 실습도 진행할 예정입니다.
#3. INTRODUCTION TO DEEP LEARNING WITH R AND MXNET
본 세션에서는 제2회 National Data Science Bowl(NDSB2)의 도전 과제를 살펴볼 예정입니다. NDSB2에서는 박동 중인 심장의 MRI 영상 시퀀스에서 박출률을 추정하는 것을 제시하였는데, 여기서 비정상적인 박출률은 심각한 의료 질환을 의미합니다.
R 프로그래밍 언어와 딥 러닝 프레임워크 MXNet을 활용해 강력한 GPU 가속 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN) 솔루션을 생성하여 박출율을 추정해 보게될 본 세션에서는 훈련용 대규모 영상 데이터 세트를 준비하는 과정과 딥 러닝을 위한 일반적인 고려 사항은 물론,
흔히 사용되는 전략들을 개략적으로 다룰 예정입니다.
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 준비 사항
본 핸즈온 세션 참여를 위해서는 본인의 노트북(Windows, Mac, Linux/Wifi/크롬 브라우저)을 소지하고 오셔야 하며, 아래 사전 준비 사항을 반드시 완료하셔야 합니다.
행사 참가 사전 세팅 사항
- 크롬 브라우저 최신 버전 설치
- nvidia.qwiklab.com에서 신규 가입
- 이메일 인증 완료(가입하면 confirm 메일을 받아서 활성화 해야 함)
- 가입 완료 확인
- 가입한 ID (E-mail), 이름, 전화 번호를 kor_nvidia2017@naver.com 으로 보내주셔야 합니다.
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 사전 교육 안내
3월 28일 진행하는 Deep Learning Institute에 중급 레벨의 Hands-on 실습 과정이 포함되어 있습니다. 이에 아래 안내 사항에 따라 Introduction 온라인 실습 과정을 사전에 숙지하고 참여하시길 부탁드립니다.
사전 교육 안내 사항 다운로드 받기NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 과정의 목표
데이터 사이언티스트(Data Scientists)
각 분야의 데이터 수집 및 분석을 담당하는 전문가로 통계 분석 등 머신 러닝 이외의 방법으로 모델을 개발하는데 익숙했지만 이제 정확한 예측을 위해 딥 뉴럴 네트워크를 활용할 가능성이 높으며,
데이터 엔지니어와의 협력을 통해 데이터를 수집 및 증가시키고, 프레임워크 작업을 위해 일반 지원 개발자와 협력하기도 합니다.
소프트웨어 개발자(Software Developers)
- 데이터 엔지니어(Data Engineers) – 데이터 사이언티스트가 자신의 전문 지식을 딥 러닝에 적용하는데 도움을 제공하며 트레이닝용 데이터의 수집 및 준비에 초점을 두고 있습니다.
- 일반 기술 지원 (General Support) – 훈련된 뉴럴 네트워크를 개발하는 작업 특유의 반복적 특성을 지원하며 코드 작성(대체로 Python)을 통해 데이터 사이언티스트가 생성하고자 하는 모델의 개발을 지원합니다.
- 애플리케이션 엔지니어(Application Engineer) – 학습된 뉴럴 네트워크를 프로덕션 환경에 구현하는 작업을 담당합니다. 네트워크 자체의 작동 방식을 이해할 필요는 없으나 입력값과 결과값이 무엇인지는 알아야 합니다. 대체로 최종 제품 내 추론을 최적화하는 작업을 담당하면서 시스템 아키텍트, 데이터 엔지니어 및 데이터 사이언티스트와의 협력을 통해 새로운 데이터 샘플을 캡처, 그리고 파이프라인의 시작 단계로 제공하는 작업을 담당할 수 있습니다.
시스템 아키텍트(System Architect)
전체 파이프라인의 설계 및 구현과 함께 다른 직무들과의 긴밀한 협력을 통해 학습 및 추론 시스템을 거쳐 데이터와 모델을 전송하는 과정을 지원합니다. 학습 플랫폼의 설정 및 유지 보수, 프레임 워크 등의 설치 작업 등을 담당하기도 합니다.
