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하드웨어 반도체

설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습) 대시보드

(5)
10개의 수강평 ∙  426명의 수강생
297,000원

월 59,400원

5개월 할부 시
지식공유자: 설계독학맛비
총 25개 수업 (9시간 24분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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중급자를 위해 준비한
[임베디드 · IoT, 반도체] 강의입니다.

맛비와 함께 AI 하드웨어의 기본을 공부합니다. 비메모리 설계 전문가로서 좋은 AI HW를 설계하기 위한 필수 지식을 담았습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
현업 비메모리 설계자의 Insight
AI HW 설계를 위한 필수 지식
HW 가속기 설계 경험

AI HW 설계를 위한 핵심 바이블!
실전에서 바로 쓸 수 있는 경험을 쌓을 수 있어요.

비메모리 설계 전문가를 꿈꾸는 당신을 위한
맛비 유니버스 로드맵을 확인해보세요. (그림 click 시 상세 로드맵 page 로 이동합니다.)


안녕하세요! 
설계독학의 맛비입니다.

Velilog HDL Season1FPGA Season1에 이은 세 번째 강의입니다.
필수는 아니지만, 선수 강의를 완료하신 분들이 들으셨을 때 배울 수 있는 내용을 중점적으로 구성했습니다.

이번 강의에서는 비메모리 설계자, 하드웨어 엔지니어로서 꼭 알아야 할 AI HW(AI Hardware) 설계에 대해 다룹니다. 
AI HW 설계가 무엇인지부터 최적의 AI HW 설계를 위해서는 어떻게 해야 하는지 궁금하신 분들이라면 이 강의에 주목해주세요!

비메모리 반도체 설계의 필수 교양!

💡 수강 전 확인해주세요!

  • 본 강의에서는 선수 강의 커리큘럼에 해당하는 부분을 다루지 않습니다. 선수 강의에서 다루는 내용에 대한 질문은 선수 강의에서 받고 있으니, 준비가 되신 분들의 수강신청을 부탁드립니다 🙂
  • 자세한 소개영상 및 커리큘럼은 미리보기 영상을 통해 확인하실 수 있습니다. 수강신청 전 꼭 시청 부탁드립니다!

AI HW 설계 분야의 많은 기회
기다리고 있습니다.

AI HW 설계 분야는 성숙된 지 10년이 채 안 된 분야입니다. 그만큼 수많은 국내외 스타트업들이 각자 세계 최고의 테크 기업이 되기 위해 노력하고 있습니다.

실제로 AI HW인 GPU, AI ASSP/ASIC (NPU), FPGA의 수요가 꾸준히 증가하고 있어 향후 10년 이상 지속적으로 미래 가치가 상승할 것으로 예상됩니다. 신생 기술 + 기대수요가 큰 시장이라는 특징이 일러주듯, 앞으로도 AI HW 분야의 전망이 밝으리라 확신합니다. 이는 AI HW 분야에 있는 여러분들에게 크나큰 기회가 기다리고 있다는 의미이기도 합니다.

출처: Semiconductor Engineering

시장에서 활발히 전문 기술을 요구하는 AI HW 설계 분야를 공부하신다면 여러분들의 몸값 또한 증가합니다.
이미 업계 상위 1%의 연봉을 받는다고 해도, 분명 더 높은 연봉을 받을 기회가 여러분께 있습니다.


이 강의를 모두 듣고 나면

여러분은 좋은 AI HW를 설계하실 준비가 되셨습니다.
기술 수요가 발생한 지 채 10년도 안 된 신생 분야이니만큼 아직 시장이 성숙되지 않은 상황입니다. 이는 기술의 방향이 정립되지 않았고 기술 노하우 또한 전수되지 않고 있다는 의미입니다.

4년간 AI HW 설계를 해오면서 현업 제품에 사용했던, 실전에서 바로 사용할 수 있는 핵심 이론과 실습을 담았습니다.
AI HW 석/박사 혹은 현업 실무자로 진입을 준비하시는 분들께 이 강의를 추천드립니다.


현업에서 만나요 🖐

읽어주셔서 진심으로 감사합니다.
여기까지 읽으셨다면 제 강의를 수강하지 않으시더라도, 
여러분들께서 훌륭한 설계 엔지니어가 되실 거라 확신합니다. 

선택은 여러분의 몫입니다. 
여러분을 현업에서 만나뵙기를 기대합니다. 

감사합니다. 맛비 드림. 

🎁 학생, 취준생분들께 할인 쿠폰을 드립니다! 🥰

아직 수입이 없는 분들의 부담을 조금이나마 덜어드리기 위해 마련했어요.
더 많은 분들에게 혜택이 돌아갈 수 있도록 양해부탁드립니다.  신청링크 (클릭)

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
AI HW 관련 취업하신 분, 석박사를 준비하시는 분
디지털 회로 설계 경험 기본기를 갖추신 분
AI HW 설계에 관심이 있으신 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
Verilog HDL
FPGA
C

안녕하세요
설계독학맛비 입니다.
설계독학맛비의 썸네일

안녕하세요. 설계독학의 맛비입니다.

현) Global Top10 Fabless 기업에서 HW IP 설계하고 있습니다.

반도체 설계관련 이야기들을 주제로 영상과 글을 쓰고 있습니다.
설계독학 유튜브, 설계독학 블로그, 맛비 블로그 (네이버)

커리큘럼 총 25 개 ˙ 9시간 24분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. AI HW 설계 기초 Intro
안녕하세요. 설계독학의 맛비입니다. 미리보기 01:55 [AI HW 0장] 강의계획서 미리보기 06:21
제공하는 실습파일 및 실행 환경에 대해 알아보아요. (수강자분들에게만 공유드려요~) 01:21
섹션 1. AI HW 설계가 무엇인지 알아보아요. (기초)
[AI HW 1장] What is AI? Deep Learning? (feat. AI HW 의 기회) 미리보기 30:30
[AI HW 2장] Overview of Deep Neural Networks (feat. HW 설계를 위한 정확한 연산을 이해해보자!) 30:28
[AI HW 3장] Training (학습) vs Inference (추론) (feat. 대다수의 NPU 는 Inference 를 위한 HW 입니다.) 16:41
[AI HW 4장] 잘알려진 DNN 들은 어떤 것들이 있을까요? FC, CNN, RNN, LSTM? (Feat. 설계독학에서 다룰 DNN 은?) 27:05
[AI HW 5장] CNN 에 대해서 알아보자 (기초 내용!) 35:02
[AI HW Lab1] CNN Core C 코딩 (Golden Model 만들기) 25:09
섹션 2. AI HW 설계를 위한, 필수!! HW 지식을 쌓아봅시다. (중급)
[AI HW 6장 1부] CNN Paper Review (Intro, LeNet, AlexNet) 27:39
[AI HW 6장 2부] CNN Paper Review (VGGNet, GoogLeNet, ResNet, 마무리) 26:57
[AI HW 7장] 효율적인 NPU 설계를 위한 필수 지식, CNN Advanced (feat. TPU Architecture ) 24:54
[AI HW 8장] 좋은 AI HW 를 설계하고 싶을때 알아두면 좋은 내용 18:57
[AI HW 9장] AI HW 를 설계시 알아두면 좋은 문법 (feat 책 추천) 23:17
섹션 3. 나만의 AI HW Core 설계해보기! (실습 Project)
[AI HW Lab2] CNN Verilog HDL Practice 1 (Simulation) - 문제설명편 ppt 12:25
[AI HW Lab2] CNN Verilog HDL Practice 2 (Simulation) - 설계환경리뷰 30:34
[AI HW Lab2] CNN Verilog HDL Practice 3 (Simulation) - 문제해결편 19:49
[AI HW Lab3] CNN Verilog HDL Practice 4 (FPGA) 47:51
섹션 4. 최적의 AI HW 설계를 위한, HW 지식을 쌓아봅니다. (고급)
[AI HW 10장][Model Compression Part 1] Model 경량화방법에 대해 알아보자 (pruning, quantization, Knowledge Distillation) 19:19
[AI HW 11장][Model Compression Part 2] MobileNet v1 (Depth Separable Convolution) 21:55
[AI HW 12장][Model Compression Part 3] MobileNet v2, Group Convolution (Resnext, ShuffleNet), Dilated Convolution 27:37
[AI HW Lab4] 곱셈수를 마법처럼 줄일 수 있는 Winograd Convolution (C Code) 38:46
섹션 5. 좋은 AI HW 설계를 위한 상식을 다지며 마무리!
[AI HW 13장] CPU vs GPU vs FPGA vs ASIC (Why use HW?) 18:41
[AI HW 14장] Benchmark Doc Review (Kria K26 SOM: The Ideal Platform for Vision AI at the Edge) 28:19
AI HW 설계 강의를 마무리하며.. (좋은 AI HW 제품을 만들어주세요!) 02:29
강의 게시일 : 2022년 06월 16일 (마지막 업데이트일 : 2023년 12월 08일)
수강평 총 10개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
10개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
박현규 thumbnail
5
정말 도움 많이 되었습니다
2023-08-30
지식공유자 설계독학맛비
수강평 진심으로 감사합니다. 학업 혹은 현업생활에 도움이 되셨으면 좋겠네요! 즐거운 설계 생활하세요 :)
2023-09-02
이중경 thumbnail
5
AI 영상처리에 관한 분야에 대해 알아볼 수 있어서 좋은 강의였습니다.
2024-02-21
지식공유자 설계독학맛비
수강평 진심으로 감사합니다! AI 발전 속도가 너무 빠르네요. 공부해 두시면 도움이 되실 것 같아요. 즐공하세요 :)
2024-02-22
soi897 thumbnail
5
연구실에서 GPU로 주어진 모델만 가속시키는 경험을 했었습니다. 꼭 직접 설계해 보고 싶은 마음이 컸지만, 하드웨어 가속기 설계를 알려 주는 마땅한 강의나 책이 없어 막막했습니다. 그러던 중 맛비님의 AI 하드웨어 설계 강의를 보게 되었습니다. 이 강의는 하드웨어 가속기 설계법뿐만 아니라 딥러닝 기초 지식을 이해하는 데에도 상당히 도움이 된 강의입니다. 하드웨어 가속기 설계법이 궁금하신 분들, 방대한 딥러닝 지식 중 하드웨어 설계에 도움이 되는 지식이 어떤 것인지 골라서 효율적으로 공부하고 싶으신 분들께 이 강의를 추천합니다. 다음 강의가 기다려집니다!
2022-08-16
지식공유자 설계독학맛비
상세한 두번째 댓글 진심으로 감사드립니다!! 진심으로 다음 강의를 만드는데 큰 힘이 됩니다. 해당 분야의 초입을 위한 강의다 생각하고 만들었어요. 그 말은 앞으로 해당 지식을 토대로 하실일들이 많이 있다 라는 거겠죠?! 인터넷에 많은 자료들이 있으니, 읽어보시고 공부하시면 실력향상에 도움이 되실꺼에요. 즐공하세요 :)
2022-08-16
박승현 thumbnail
5
I Love Matbi !!!
2023-08-24
지식공유자 설계독학맛비
Thanks for your review. I love you too! Funny Study :)
2023-08-25
김홍구 thumbnail
5
AI 하드웨어 연구관련해서 연구실에서 연구 진행중인데 항상 잘 듣고 있어요! 감사합니다!
2024-03-15
지식공유자 설계독학맛비
수강평 진심으로 감사드려요! 더 좋은 강의를 만드는데 큰 힘이 됩니다. AI 연구를 하고 계시다니.. 지금 힘드시겠지만, 지금 시간 잘 견뎌내시고 성과를 만들어 내신다면 분명히 보상받으실 수 있을꺼에요. 화이팅 입니다!!
2024-03-15
연관 로드맵
이 강의가 포함된 잘 짜여진 로드맵을 따라 학습해 보세요!