AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아가 지난 11월 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 열린 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스 2018’에서 국내 최대 규모의 핸즈온 딥 러닝 실습교육 ‘딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute, DLI)’를 성황리에 진행했습니다. 엔비디아는 앞으로도 계속해서 국내 인공지능(AI) 전문가 양성에 기여한다는 방침입니다.
엔비디아의 DLI는 엔비디아 본사가 인증한 딥 러닝 전문가들이 강사로 참여하는 업계 최고 수준의 AI 교육 프로그램으로, 전세계 개발자들과 IT 업계 종사자, 그리고 학생들에게 딥 러닝 소프트웨어, 라이브러리 그리고 툴을 무료로 제공하고 AI 와 딥 러닝 기술의 최신 정보를 공유함으로써, AI 연구와 생태계를 활성화하는데 목적을 두고 있습니다.
국내 AI 실무진과 개발자를 비롯해 약 400명이 참석한 이번 DLI는 ▲컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초 ▲쿠다 C/C++을 이용한 가속 컴퓨팅 기초 ▲다양한 데이터 타입을 위한 딥 러닝 기초 ▲자율주행 자동차를 위한 딥 러닝 개념 등의 4개의 코스로 진행됐습니다. 또한, 엔비디아 딥 러닝 플랫폼을 사용해 뉴럴 네트워크 기반의 머신 러닝을 설계, 교육하고 배치하며, 실제 애플리케이션에 통합하는 일련의 과정을 직접 실습할 수 있는 핸즈온 교육도 함께 제공했습니다.
먼저, ‘컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초’ 세션에서는 딥 러닝에 대한 기본 개념 소개와 더불어, 이미지 분류나 객체 감지와 같은 일반적인 딥 러닝을 적용한 워크플로우 실습 과정을 진행했습니다. 뿐만 아니라, 데이터, 트레이닝 매개변수, 네트워크 구조 변경 등 다양한 전략을 직접 실습하면서 딥 러닝 프로세스에 대한 이해를 높이는 프로그램이 마련됐습니다.
‘쿠다 C/C++을 이용한 가속 컴퓨팅 기초’ 세션에서는 CUDA C/C++을 이용한 CUDA 메모리 관리 기법, CUDA 스트림 활용 방법, 그리고 커맨드 라인 프로파일링과 비주얼 프로파일링 활용 방법에 대해 다뤘습니다. 참가자들은 이를 통해 CPU 전용 프로그램을 병렬 가속화하고 최적화하는 법을 익혔습니다.
‘다양한 데이터 타입을 위한 딥 러닝 기초’ 세션에서는 CNN과 RNN을 결합해 이미지와 비디오 클립의 내용에 대한 효과적인 설명을 생성하는 법을 다뤘습니다. 또한, 텐서플로우(TensorFlow)와 마이크로소프트 COC (Common Objects in Context) 데이터 집합으로 네트워크를 교육해 이미지나 비디오에서 자막을 생성하는 방법을 교육했습니다.
마지막으로, ‘자율주행 자동차를 위한 딥 러닝 개념’ 세션에는 엔비디아 드라이브 PX(NVIDIA DRIVE PX) 개발 플랫폼을 사용하여 자율주행 차량을 위한 딥 뉴럴 네트워크를 설계, 교육하고 배치하는 방법을 소개했습니다. 직접 엔비디아 드라이브 PX 모듈을 직접 실습하며 자율주행 차량을 위한 딥 러닝에 대한 이해를 높일 수 있는 시간이 이어졌습니다.
엔비디아는 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 AI에 대한 실질적인 교육을 제공하고, 관련 전문인력을 양성한다는 목표 아래 DLI 프로그램을 전 세계적으로 확대해 나가고 있습니다. 이의 일환으로, 국내에서는 연세대학교와 한양대학교를 포함한 국내 유수의 대학기관과 협력해 학생들을 대상으로 DLI를 진행하고 있습니다. 이를 통해, 전공자 외에도 다양한 학과의 학생들이 참여해 AI 와 딥 러닝의 기초에 대해 배우고 직접 데이터를 처리함으로써 딥 러닝의 실질적인 학습과 사용을 익히도록 하고 있습니다.