Artificial Intelligence (AI) in Automotive 교육 과정

AUTOMOFTOpen 시스템 아키텍처 RunTime Environment와 관련된 모든 원칙을 다루는 2 일 과정, 자동차 소프트웨어 개발을위한 가장 유명한 산업 표준. 코스는 기본 주제와 자동차 전문가에게 매우 유용한 고급 주제를 모두 포함합니다.

이 강사가 진행하는 라이브 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 샘플 AUTOSTAR(AUTomotiveOpen System ARchitecture) 애플리케이션을 생성하고 사용자 정의하는 과정을 단계별로 진행하면서 DEM을 구성하는 방법을 배웁니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 Autosar을 사용하여 자동차 부품을 설계하려는 대부분의 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Autosar을 설치하고 구성합니다.
• 워크플로를 설정합니다.
• Autosar 환경에서 원활하게 탐색하세요.
• 효율적으로 작업하세요.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AUTOSAR를 사용하여 자동차 모터 컨트롤러를 설계하려는 자동차 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AUTOSAR 아키텍처 및 방법론을 이해합니다.
• AUTOSAR를 사용하여 모터 컨트롤러를 설계하는 방법을 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AUTOSAR RTE 시스템에 대한 더 깊은 지식과 이해를 얻고 복잡한 AUTOSAR RTE 시스템을 개발 및 구현하는 데 필요한 기술을 습득하려는 고급 수준의 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다. 그들의 조직에서. RTE 설계 패턴, 구성, 생성, 테스트 및 디버깅 기술과 다양한 AUTOSAR RTE 구성 요소와 같은 고급 주제를 다룹니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 자동차 애플리케이션을 위한 RTE 요구 사항을 분석하고 효율적인 RTE 솔루션을 설계합니다.
• 소프트웨어 구성요소, 통신 인터페이스, 서비스 인터페이스 등 AUTOSAR RTE 구성요소를 개발하고 통합합니다.
• RTE 매개변수를 구성하고, 맞춤형 RTE 확장을 구현하고, 모범 사례를 적용하여 RTE 성능을 최적화합니다.
• 일반적인 RTE 문제를 해결하고 효과적인 디버깅 기술을 구현합니다.
• 멀티코어 지원, 보안 메커니즘, 분산 시스템과 같은 고급 RTE 기능을 활용하세요.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Stable Diffusion을 활용하여 다양한 사용 사례에 맞는 고품질 이미지를 생성하려는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Stable Diffusion의 원리와 이것이 이미지 생성에 어떻게 작동하는지 이해합니다. 이미지 생성 작업을 위한 Stable Diffusion 모델을 구축하고 훈련합니다. 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환 등 다양한 이미지 생성 시나리오에 Stable Diffusion을 적용합니다. Stable Diffusion 모델의 성능과 안정성을 최적화합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급 및 고급 수준의 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다. 텍스트-이미지 생성을 위해.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

텍스트-이미지 생성을 위한 고급 딥 러닝 아키텍처와 기술을 이해합니다. 고품질 이미지 합성을 위해 복잡한 모델과 최적화를 구현합니다. 대규모 데이터세트와 복잡한 모델의 성능과 확장성을 최적화합니다. 더 나은 모델 성능과 일반화를 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다. Stable Diffusion을 다른 딥 러닝 프레임워크 및 도구와 통합

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AlphaFold의 작동 방식을 이해하고 AlphaFold 모델을 실험 연구의 가이드로 사용하려는 생물학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AlphaFold의 기본 원리를 이해합니다.
• AlphaFold이 어떻게 작동하는지 알아보세요.
• AlphaFold 예측과 결과를 해석하는 방법을 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite를 사용하여 임베디드 장치에 딥 러닝 모델을 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 임베디드 장치에 Tensorflow Lite를 설치하고 구성합니다.
• TensorFlow Lite의 기본 개념과 구성 요소를 이해합니다.
• 임베디드 장치에서 실행하기 위해 기존 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환합니다.
• 소형 장치 및 TensorFlow Lite의 한계 내에서 작업하면서 실행할 수 있는 작업 범위를 확장하는 방법을 알아보세요.
• Linux를 실행하는 임베디드 장치에 딥 러닝 모델을 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite를 사용하여 딥 러닝 기능이 있는 모바일 애플리케이션을 개발하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow Lite를 설치하고 구성합니다.
• TensorFlow, 머신러닝, 딥러닝의 기본 원리를 이해하세요.
• TensorFlow 모델을 Android 기기에 로드합니다.
• 모바일 애플리케이션에서 컴퓨터 비전 및 자연어 인식과 같은 딥 러닝 및 머신 러닝 기능을 지원합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매우 작은 임베디드 장치에서 기계 학습 모델을 작성, 로드 및 실행하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow Lite을 설치합니다.
• 기계 학습 모델을 임베디드 장치에 로드하여 음성 감지, 이미지 분류 등을 수행할 수 있습니다.
• 네트워크 연결에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite를 사용하여 딥 러닝 기능이 있는 iOS 모바일 애플리케이션을 개발하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow Lite를 설치하고 구성합니다.
• 모바일 장치에서 TensorFlow 및 머신러닝의 기본 원리를 이해합니다.
• TensorFlow 모델을 iOS 기기에 로드합니다.
• 기기의 카메라를 통해 캡처된 객체를 감지하고 분류할 수 있는 iOS 애플리케이션을 실행합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer를 사용하여 Python에서 신경망을 구축 및 교육하는 동시에 코드를 쉽게 디버그할 수 있도록 하려는 연구원과 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 예시를 실행하고 기존 알고리즘을 수정하여 딥 러닝 훈련 모델을 최적화하는 동시에 고성능을 위해 GPU을 활용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Horovod를 사용하여 분산 딥 러닝 교육을 실행하고 여러 GPU에서 병렬로 실행되도록 확장하려는 개발자 또는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥 러닝 교육 실행을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet을 사용하여 모델을 교육하도록 Horovod를 설치하고 구성합니다.
• 여러 GPU에서 실행되도록 Horovod를 사용하여 딥 러닝 훈련을 확장하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실시간 기계 학습 애플리케이션을 가속화하고 대규모로 배포하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenVINO 툴킷을 설치합니다.
• FPGA를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 가속화합니다.
• FPGA에서 다양한 CNN 레이어를 실행하세요.
• Kubernetes 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 애플리케이션을 확장합니다.