7월 1일부터 2일까지 서울 코엑스 컨벤션 센터에서 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스 2019’가 열립니다. 이 컨퍼런스는 엔비디아 코리아가 주최하는 AI 연례 행사로, 딥 러닝 개발자는 물론 자율주행, 헬스케어, 금융, 로보틱스 등 다양한 분야의 최고 전문가들이 한 자리에 모여, AI 관련 최신 기술과 동향을 공유하는 국내 최대 AI 축제입니다.
지난해 11월에 열렸던 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스’, 국내외 기업과 공공기관, 학계에서 온 참가자가 3,000여 명이 넘어 명실공히 국내 최대 AI 컨퍼런스로 자리잡았는데요, 가장 주목을 받은 최신 AI 트렌드 세션과 딥 러닝 핸즈온 워크숍 등은 여전히 공유되고 있는 콘텐츠 입니다.
이번 AI 컨퍼런스 2019는 지난해보다 더욱 유익하고 다양한 내용들로 채워져 있답니다. 컨퍼런스 첫 날에는 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(NVIDIA Deep Learning Institute, DLI) 워크숍이 제공되며, 이튿날에는 총 25개 AI, 딥 러닝 등의 최신 기술에 대한 세션, 데모, 개발자 밋업이 마련됩니다.
딥 러닝 인스티튜트는 AI 인력 양성과 생태계의 발전을 목표로 엔비디아가 전세계적으로 진행하고 있는 AI 교육 프로그램입니다. 엔비디아 글로벌 본사에서 인증한 최고의 딥 러닝 전문가들이 진행하는 교육을 통해 개발자, IT업계 종사자, 학생들이 1년에 단 한 번 직접 딥 러닝 핸즈온 강의를 들을 수 있는 기회죠.
딥 러닝 실습 워크샵 참여하고 ‘국제 인증서’ 받자!
모든 코스를 성공적으로 수강한 참가자는 ‘국제 인증서’를 수여 받을 수 있답니다. 엔비디아가 학습 주제 역량 입증과 전문 경력 성장을 지원하기 위해 발급하는 자격증이죠.
2019년 4월까지 딥 러닝 핸즈온 강의를 들은 참석자 수는 전세계적으로 1,331,367명에 달합니다. 중국과 미국에서 각각 235,945명과216,856명이라는 기록적인 숫자를 달성했는데요. 전세계적으로 딥 러닝 인스티튜트 참가자 수는 매년 증가하고 있답니다.
이번 7월에 진행되는 딥 러닝 인스티튜트는 국내에서 딥 러닝과 인공지능에 대한 관심이 꾸준히 부상 하고 있는 가운데, 딥 러닝 응용 분야의 선두주자인 엔비디아가 차세대 인공지능 분야 개발자의 양성을 통해 국내 딥 러닝 생태계를 활성화한다는 점에서 의의가 있습니다.
이번 AI 컨퍼런스의 딥 러닝 인스티튜트 워크숍은 로스엔젤레스 아동병원, 메이요클리닉, PwC 등 업계 선두주자들이 공동 디자인한 콘텐츠를 통해 참가자들에게 다양한 분야에 대한 실질적인 전문성을 제공한다는 점에서 더욱 특별합니다.
참가자들은 자율주행 차량, 디지털 콘텐츠 제작, 금융, 게임 개발, 헬스케어 등 광범위한 산업 부문에 걸쳐 딥 러닝과 가속화된 컴퓨팅 애플리케이션 구축 방법에 대한 학습을 제공받을 수 있습니다. 또한 딥 러닝 인스티튜트 워크숍이 진행되는 동안 GPU 클라우드 환경을 제공, 실제 데이터를 가지고 수십 가지 코딩을 직접 연습해보며 딥 러닝을 적용해 볼 수 있죠.
수준별, 주제별, 산업별로 다양하게 준비되어 있는 대규모 딥 러닝 교육
딥 러닝 인스티튜트 워크숍은 컴퓨터 비전 기초 강의부터 비디오 영상 분석 중급 강의까지 다양한 주제와 레벨의 교육 프로그램이 구성돼 있습니다. 딥 러닝 인스티튜트는 다음의 6개의 코스를 제공합니다.
- 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초 실습 (초급)
이 워크숍에서는 컴퓨터 비전 작업에 대한 딥 러닝 기법을 배울 수 있습니다. 참가자는 현재 널리 사용되고 있는 딥 러닝 도구, 프레임워크와 워크플로우를 활용해 GPU 클라우드 기반 가속 워크스테이션에서 뉴럴 네트워크 모델을 훈련시키고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이미지 분류와 물체 감지를 위한 딥 러닝 응용 프로그램 구축과 배포, 정확성과 성능 향상을 위한 신경망 수정과 최종 프로젝트에서 학습한 워크플로우를 구현해 볼 수 있습니다.
- 자연어처리를 위한 딥 러닝 기초 실습 (초급)
이 워크숍에서는 자연어 처리(NLP)를 활용한 텍스트 입력을 이해하기 위한 딥 러닝 기법에 대해 배울 수 있답니다. 텍스트 분류를 위한 뉴럴 네트워크 훈련, 주어진 텍스트 문서에서 특징을 추출하기 위한 언어 스타일 모델 구축, 텍스트를 다른 언어로 변환하기 위한 신경 기계 번역 모델을 만드는 기술에 대해 배울 수 있습니다.
- 다중 데이터 유형을 위한 딥 러닝 기초 실습 (초중급)
이 워크숍에서는 여러 데이터 유형에 대한 딥 러닝 기법을 익히기 위한 핸즈온 실습을 진행합니다. 참가자는 영상 분할, 문장 생성, 이미지와 비디오 캡셔닝을 위한 딥 러닝 응용 프로그램 구축으로 학습을 할 수 있으며 동시에 관련 컴퓨터 비전, 신경망 및 자연 언어 처리 개념을 학습할 수 있습니다.
- 멀티 GPU 를 위한 딥 러닝 기초 실습 (중급)
이 워크숍에서는 데이터 집약적인 애플리케이션에 필요한 훈련 시간 단축을 위해 여러 GPU에서의 뉴럴 네트워크 훈련 기법에 대해 배울 수 있습니다. 참가자는 널리 사용되는 딥 러닝 도구, 프레임워크와 워크플로우를 활용해 클라우드에서 완전하게 구성된 GPU 가속 워크스테이션을 통해 뉴럴 네트워크 모델 훈련을 진행하게 됩니다. 선형 뉴런(Linear Neuron)을 통해 경사 하강(Gradient Descent)을 위한 손실 함수와 최적화 로직을 적용하는 것과, 복잡한 분산 소프트웨어를 효율적으로 구현하는 방법을 알아보기 위한 단일 GPU 구현을 Horovod를 활용해 다중 GPU구현으로 전환하는 개념에 대해 배울 수 있습니다.
- 인텔리전트 비디오 분석(IVA)을 위한 딥 러닝 실습 (중급)
이 워크숍에서는 딥 러닝 모델과 알고리즘을 즉시 사용할 수 있는 NVIDIA DeepStream 파이프 라인에 통합해 비디오 분석의 기본 요소를 학습합니다. IVA 응용 프로그램에서 데이터 정규화(Normalization), 어노테이션(Annotation), 메타데이터 포맷(Metadata Formatting)에 대한 심도 있는 이해와 비디오 프레임에서의 기본적인 객체 검출에 대해 이해하고, 객체 추적 모델의 학습과 비디오의 시간적 정보를 활용해 보다 효율적인 검출 모델을 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 DeepStream 프레임워크를 사용해 DNN(Deep Neural Network)을 엔드-투-엔드 파이프 라인에 연결해 IVA 애플리케이션의 개발을 가속화하고 배포하는 방법을 배울 수 있습니다.
- CUDA C/C++ 를 활용한 가속화 컴퓨팅 기초 실습 (초급)
이 워크숍에서는CUDA를 이용해 C/C++애플리케이션을 GPU상에서 병렬처리를 통해 가속화하는 기본적인 도구와 기법에 대해 설명합니다. 이 강의에서는 GPU를 이용할 수 있는 클라우드 환경에서 여러 핸즈온 실습을 하게 됩니다. 교육 내용으로는 GPU 가속기 코드를 작성하는 방법, CUDA 스레드 계층을 사용해 코드 병렬화를 구성하는 방법, CPU와 GPU 가속기 간의 데이터 전송을 관리 및 최적화하고, 커밴드라인 프로파일러와 시각적 프로파일러를 활용하는 방법, 명령어 병렬화 처리와 병행 스트림을 활용하는 방법 등이 있습니다.
엔비디아 AI 컨퍼런스 2019에 대한 보다 자세한 내용 확인과 참가 등록은 https://nvda.ws/2M31HOB에서 가능합니다.