±³À°°úÁ¤

°úÁ¤°Ë»ö
  • ±â¾÷À§Å¹ °úÁ¤
  • Àåºñ±¸¸Å/°³¹ß
  • °­ÀÇ½Ç ´ë¿©
  • ÀÓº£µðµå ±¸Àα¸Á÷

slide_bn

slide_bn02

ȨÀ¸·Î±³À°°úÁ¤

ÀÔ¹® Áß±Þ °í±Þ
freeRTOS ±¸Á¶ ¹× È°¿ë Cortex-M3 ±¸Á¶ ¹× µð¹ÙÀ̽º Á¦¾î AI ±â¼úÀÇ ÀÌÇØ ¹× È°¿ë
3D °ø°£µ¥ÀÌÅ͸¦ÀÌ¿ëÇÑ µðÁöÅÐÆ®À© ±¸Ãà Accelerating CUDA¢ç C++ Applications With Multiple GPUs ARM Boot Code Design and Analysis
½Å±Ô°úÁ¤ A-SPICE ±â¹Ý ¿ä±¸»çÇ× °³¹ß ¹× °ü¸® ÇÁ·Î¼¼½º ÇÙ½É ÀÌÇØ ½Å±Ô°úÁ¤ Advanced ÄÚµùÅ×½ºÆ® ARM µð¹ÙÀ̽º Á¦¾î
AIÀÔ¹®ÀÚ¸¦ À§ÇÑ ¸Ó½Å·¯´× µö·¯´× ÀÌÇØ Altera SoC FPGA Embedded Cortex-A9 ÀÌÇØ¿Í È°¿ë ARM±â¹Ý CÄÚµå ÃÖÀûÈ­
½Å±Ô°úÁ¤ Automotive SPICE ÇÙ½É Ã¼Å©Æ÷ÀÎÆ® ÀÌÇØ ARM ÇÁ·Î¼¼¼­ ±¸Á¶ ¹× È°¿ë ARM±â¹Ý ÀڷᱸÁ¶ ¹× ¾Ë°í¸®Áò
½Å±Ô°úÁ¤ Automotive SPICE ÇÙ½É ÄÁ¼Á ÀÌÇØ AWS CLI ±â¹ÝÀÇ ÀÎÇÁ¶ó ±¸Ãà ÇÚÁî¿Â AUTOSAR±â¹Ý MCAL Á¦¾î ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ½Ç¹«
Cortex M °³¹ßÀÚ¸¦ À§ÇÑ AWS ÀÔ¹® AWS ÀÎÇÁ¶ó ±¸Ãà ÇÚÁî¿Â AWS Code Series CI/CD ±¸Ãà
C¹Ú»ç°¡ Àü¼öÇÏ´Â CÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¿ÏÀüÁ¤º¹(±âÃÊ) Building Al-Based Cybersecurity Pipelines ChatGPT ±â¼úÀÇ ÀÌÇØ¿Í ºñÁî´Ï½º È°¿ë
Data Driven Problem Solving(DDPS) C ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±â¹ý Çâ»ó Data Parallelism: How to Train Deep Learning Models on Multiple GPUs
Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ ½Å±Ô°úÁ¤ ChatGPT È°¿ë »ç·Ê ½Å±Ô°úÁ¤ GPT ¸ðµ¨ Çö¾÷ Àû¿ëÀ» À§ÇÑ RAG
Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python Cortex-M4 ÇÁ·Î¼¼¼­ ±¸Á¶ ¹× È°¿ë ½Å±Ô°úÁ¤ [Step-5] ´ëÈ­Çü ·Îº¿À» À§ÇÑ GPT LLAMA ¾ð¾î¸ðµ¨ °úÁ¤
Fundamentals of Deep Learning Design Pattern In C++ °æÁø´ëȸ ¸ðµ¨ ±â¹ÝÀÇ ¿µ»óó¸® µö·¯´×
GAN ±âº» ¹× È°¿ë Embedded Deep Learning(CNNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿µ»óÀνÄ) µöÆäÀ̽º ±â¹ÝÀÇ ¾ó±¼ÀÎ½Ä ¼Ö·ç¼Ç ±¸Ãà
Go Programming ÃÊ±Þ GPU º´·Ä ÇÁ·Î±×·¡¹Ö°ú CUDA ¾ÆÅ°ÅØó ¸®´ª½º Ä¿³Î ºÐ¼® ¹× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
½Å±Ô°úÁ¤ HW¾ÈÀü¼³°è ¹× ºÐ¼® Hadoop & Hive¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® »ç¹°ÀÎÅͳÝÀ» À§ÇÑ Åë½Å ÇÁ·ÎÅäÄÝ ºÐ¼®
INTEL OneAPI / IDC ¿Â¶óÀÎ ¼¼¹Ì³ª Intro Computer Vision ¾ÈÀüÇÑ Clean code ÀÛ¼ºÀ» À§ÇÑ C ½ÃÅ¥¾î ÄÚµù ½Ç¹«
iOS, µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® Java Programming Áß±Þ (°´Ã¼ÁöÇâ À§ÁÖ, ±âº» ¹®¹ý Á¦¿Ü) ½Å±Ô°úÁ¤ À̹ÌÁö »ý¼º - Stable Diffusion
IoT ½º¸¶Æ® ÀÓº£µðµå Ç÷§Æû °³¹ß MISRA C¿¡ ±â¹ÝÇÑ ½Å·Ú¼º ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ÀΰøÁö´É±â¹Ý °´Ã¼ ŽÁö ¸ðµ¨
MicrosoftÀÇ Power PlatformÀ» È°¿ëÇÑ ½Ç¹«ÀÚµ¿È­ ¹× µ¥ÀÌÅͺм® °úÁ¤ Modern C++ Á¦Á¶ ±â¾÷À̶ó¸é ²À ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ °´Ã¼ ŽÁö ÃÖÀûÈ­
Model Parallelism: Building and Deploying Large Neural Networks Qt/C++ Application Á÷Á¢ ¸¸µé¾î º¸´Â GPT ¸ðµ¨
NVIDIA AI Academy 3±â Qt/QML Application °³¹ß Äí¹ö³×Ƽ½º ÇÙ½É ¿î¿µ ÇÚÁî¿Â
NVIDIA AI Academy 4±â STL°ú ¿ÀǼҽº·Î ¹è¿ì´Â °í±Þ C++ ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× ½Ã°¢È­
Power BI ±â¹Ý ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà ¹× ºÐ¼® SW ºÐ¼® ¹× ¼³°è (UML) Ç¥ÁØ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Ç÷§Æû(AUTOSAR)
ROS2 ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ½Å±Ô°úÁ¤ SW°³¹ß ¿ä±¸»çÇ× ÀÌÇØ ½Å±Ô°úÁ¤ ÇÁ·ÒÇÁÆ® ¿£Áö´Ï¾î¸µ
SQLÀ» È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Å±Ô°úÁ¤ SWÅ×½ºÆ® °ü¸®ÀÚ °úÁ¤  
TensorFlow¸¦ È°¿ëÇÑ Àΰø½Å°æ¸Á ±¸Çö TRAVEO T2G Architecture & AUTOSAR MCAL  
½Å±Ô°úÁ¤ V-Model ÇÁ·Î¼¼½º ±â¹Ý ÀÚµ¿Â÷ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °øÇÐ ÇÙ½É ÀÌÇØ Yocto ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ È°¿ëÇÑ ÀÓº£µðµå ¸®´ª½º °³¹ß  
[IoT ½º¸¶Æ®È¨ ÀÔ¹®] ¶óÁ¸® ÆÄÀ̸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½º¸¶Æ® Ȩ ±¸Ãà ½Å±Ô°úÁ¤ [Step-2] ROS SLAM°ú AI ·Îº¿ ³×ºñ°ÔÀ̼Ç(ROS2)  
½Å±Ô°úÁ¤ [Step-1] ÇÁ·ÎÁ§Æ® ±â¹Ý µö·¯´× ¿µ»ó ºÐ¼®°ú ÀÚÀ²ÁÖÇà ½Å±Ô°úÁ¤ [Step-3] Nvidia Jetson ·Îº¿ È°¿ë ROS2 ÀÀ¿ë ÇÁ·ÎÁ§Æ® (LKAS, Å©·çÁî ÄÁÆ®·Ñ)  
½Å±Ô°úÁ¤ [Step-ÀÔ¹®] ÆÄÀ̽ãOpenCV - ±âº»ºÎÅÍ ÀÎÁö ÇÁ·Î±×·¡¹Ö±îÁö ½Å±Ô°úÁ¤ [Step-4] ÀÚÀ²ÁÖÇàÀ» À§ÇÑ Ä«¸Þ¶ó ¶óÀÌ´Ù ¼¾¼­Ç»Àü°ú LSTM  
[¿¡¼¾¼È] AWS ÇÙ½É ¼­ºñ½º ½Å±Ô°úÁ¤ [½Ã°è¿­ ¿¹Ãø] ¶óÀ̺귯¸® È°¿ëºÎÅÍ ¸ðµ¨±¸Ãà±îÁö  
½Å±Ô°úÁ¤ °³¹ßÀÚ°¡ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ S/W Å×½ºÆà °³¿ä ¹× ¸í¼¼±â¹Ý Å×½ºÆ® ¼³°è ½Ç½À ½Å±Ô°úÁ¤ °³¹ßÀÚµµ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ S/WÇ°Áú À̷аú »ç·Ê  
°³¹ßÀÚ¸¦ À§ÇÑ C++ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö µµÄ¿ ÄÁÅ×ÀÌ³Ê ¿î¿µ  
½Å±Ô°úÁ¤ °³¹ßÀÚ¸¦ À§ÇÑ S/W Inspection À̷аú ½Ç½À µö·¯´× ±â¹Ý °´Ã¼ÀÎ½Ä ¾Ë°í¸®Áò ÀÌÇØ  
°ø°£ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ÀÌÇØ ¹× È°¿ë µö·¯´× ¸ðµ¨ È¿À²È­  
°ø°£Á¤º¸ ÀÌÇØ¿Í È°¿ë µö·¯´× º´·Äó¸®¿Í GPU ÃÖÀûÈ­  
±â´É¾ÈÀü ISO26262 µö·¯´× º¸¾È  
µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ÀÇ»ç°áÁ¤(Data Driven Decision) ½Å±Ô°úÁ¤ µö·¯´× À̹ÌÁö ºÐÇÒ A to Z  
µ¥ÀÌÅÍ ¸®ÅÍ·¯½Ã(Data Literacy) ¶óÁ¸®ÆÄÀ̸¦ È°¿ëÇÑ IoT Ç÷§Æû È°¿ë  
µðÁöÅÐ Æ®·£½ºÆ÷¸ÞÀ̼Ç(Digital Transformation) ·©Ã¼ÀÎ(Langchain)À» È°¿ëÇÑ LLM±â¹Ý AIºñ¼­  
µö·¯´× ÀÔ¹® - ÇÙ½É °³³ä°ú »ç·Ê·Î ÀÌÇØÇÏ´Â µö·¯´× ±â¼ú ¸®´ª½º Ä¿³Î 5.0 µ¿ÀÛ °úÁ¤ ÀÌÇØ¿Í tracing ½Ç½À  
½Å±Ô°úÁ¤ ¶óÁ¸®ÆÄÀÌÀ» È°¿ëÇÑ ¼¾¼­Á¦¾î½Ç½À ½Å±Ô°úÁ¤ ¸®½ºÅ©±â¹Ý Å×½ºÆ® Àü·« ¼ö¸³ ¹× °èȹ¼­ ÀÛ¼º ½Ç½À  
·Îº¿ ¿î¿µÃ¼Á¦ ±¸Á¶ ¹× È°¿ë ¸Ó½Å·¯´×À» È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®  
·Îºí·Ï½º(ROBLOX)¸¦ È°¿ëÇÑ ¸ÞŸ¹ö½º Á¦ÀÛ ±âÃÊ ¸ÞŸ¹ö½º È°¿ë VR ÄÜÅÙÃ÷ °³¹ß ½Ç¹«  
·Îºí·Ï½º±â¹Ý ¸ÞŸ¹ö½º ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±âÃÊ(Lua) ¸ÞŸ¹ö½º È°¿ë À¯´ÏƼ VR°ÔÀÓ °³¹ß  
¸®´ª½º ½© ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¸ÞŸ¹ö½ºÀÇ ÀÌÇØ ¹× Ç÷§Æû È°¿ë  
¸Ó½Å·¯´× ¶óÀ̺귯¸® È°¿ë ½Å±Ô°úÁ¤ º¸¾È Ãë¾àÁ¡ ¹æÁö¸¦ À§ÇÑ Secure Coding(C/C++_½ÉÈ­)  
¸ÞŸ¹ö½º ÀÌÇظ¦ À§ÇÑ Á¦ÆäÅä(Zepeto) 100% È°¿ëÇϱ⠺í·ÏüÀÎ ±¸Á¶ ÀÌÇØ¿Í ÇÁ·Î±×·¡¹Ö  
½Å±Ô°úÁ¤ ¹ý±Ô ¹× Ç¥ÁØ ±â¹Ý »çÀ̹ö º¸¾ÈÀÇ Ã¹ °ÉÀ½ ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã Áß±Þ  
ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ À§ÇÑ ±âÃÊ Åë°è ½º¸¶Æ® ÆÑÅ丮¸¦ À§ÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× È°¿ë  
½Ã½ºÅÛ ¹ÝµµÃ¼ ¼³°è ¹× ÀÀ¿ë ½ÎÀÌŶ ·±À» ÀÌ¿ëÇÑ ½±°í ºü¸¥ ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö  
½Ã½ºÅÛ ¹ÝµµÃ¼ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ßÀÚ ¾ç¼º °úÁ¤ ÀÇ»ç°áÁ¤À» À§ÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà ¹× ½Ã°¢È­ºÐ¼®  
¾Èµå·ÎÀÌµå ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ß(Basic) ÀÌ´õ¸®¿ò ±â¹Ý ºí·ÏüÀÎ °³¹ß ½Ç½À  
¿ÀǼҽº ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î È°¿ë °ø°£ºÐ¼® ÀΰøÁö´É ±â¹Ý °­È­ÇнÀ ¸ðµ¨ ±¸Ãà  
À§¼º¿µ»ó ó¸® ¹× ºÐ¼® ÀÓº£µðµå C ÇÁ·Î±×·¡¹Ö  
ÀÌ´õ¸®¿ò ±â¹ÝÀÇ DApp °³¹ß ÀÔ¹®(Solidity ÇÁ·Î±×·¡¹Ö) ÀÓº£µðµå ¸®´ª½º ³×Æ®¿öÅ© ÇÁ·Î±×·¡¹Ö  
ÀΰøÁö´É°ú ¸Ó½Å·¯´× ±âÃÊ ½Å±Ô°úÁ¤ ÀÓº£µðµå ¸®´ª½º µð¹ÙÀ̽º µå¶óÀ̹ö(Ä¿³Î 6.x)  
ÀÔ¹®ÀÚ¸¦ À§ÇÑ ÀÓº£µðµå ½Ã½ºÅÛ ÀÌÇØ ÀÓº£µðµå ¸®´ª½º ½Ã½ºÅÛ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö  
ÀÔ¹®ÀÚ¸¦ À§ÇÑ Â÷·®¿ë SW °³¹ß ÀÓº£µðµå ¸®´ª½º Ä¿³Î Æ÷Æà ¹× ±¸Á¶  
½Å±Ô°úÁ¤ ÀÚµ¿Â÷ SWÇ°Áú È®º¸¸¦ À§ÇÑ ¿ä±¸»çÇ× °³¹ß ¹× °ü¸® ÇÁ·Î¼¼½º ÇÙ½É ÀÌÇØ ÀÓº£µðµå º¸¾È¼º Çâ»óÀ» À§ÇÑ ¿ªºÐ¼®  
ÀÚµ¿Â÷ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °øÇÐ ÀÓº£µðµå ÆÄÀϽýºÅÛ ±¸Á¶ ¹× ÀÌÇØ (F2FS, EXT4)  
½Å±Ô°úÁ¤ ÀÚÀ²ÁÖÇà ¼¾¼­ ±â¼ú°ú Â÷·®¿ë ¹ÝµµÃ¼ ÀÌÇØ ÀÚµ¿Â÷ SW ¾ÆÅ°ÅØó  
Â÷·®¿ë ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ÀÌÇØ ÀÚµ¿Â÷ ±â´É¾ÈÀüÇ¥ÁØ ±â¹Ý SW Å×½ºÆà ±â¹ý  
ÄÉ¶ó½º µö·¯´× ±â¹ÝÀÇ ¿µ»ó ¹× ÀÚ¿¬¾î ó¸® ÀÚ¿¬¾îó¸® - Seq2seq¿Í PLM(pretrained language model)  
Äɶ󽺸¦ È°¿ëÇÑ ÅÙ¼­ÇÃ·Î¿ì µö·¯´× ÀÚÀ²ÁÖÇà¸ðÇüÂ÷¸¦ È°¿ëÇÑ ÀÚÀ²ÁÖÇà ¼¾¼­±â¼ú ±¸Çö  
Äí¹ö³×Ƽ½º¿Í µµÄ¿ ÀÔ¹® ½Å±Ô°úÁ¤ Á÷Á¢ ¸¸µé¾î º¸´Â ChatGPT ¸ðµ¨  
Åë°è¿Í ¸Ó½Å·¯´× È°¿ëÇÑ °ø°£±â¹Ý ºòµ¥ÀÌÅͺм® Ãßõ ¾Ë°í¸®Áò ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà  
ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±âÃÊ Å׶óÆûÀ» È°¿ëÇÑ ÄÚµå±â¹ÝÀÇ ÀÎÇÁ¶ó±¸Ãà(IaC) ÀÚµ¿È­  
ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ µö·¯´× ±âº» ÅÙ¼­ÇÃ·Î¿ì µö·¯´×  
  ÆÄÀ̽ãºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× ½Ã°¢È­  
  ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ³¡³»´Â µ¥ÀÌÅͺм® Àü¹®°¡  
  ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç¹«  
  Ç×°ø»çÁø µå·Ð¿µ»óó¸®  

¢¸01¿ù, ¿ù, ¿ù¢º