7월 2일(13:00~17:30) '인공지능(AI) part 1
인공지능(AI) 첫째날 일정
13:00 [기조연설]데이터 및 모델의 체계적인 사용을 통한 실용적인 디지털 트랜스포메이션
13:40 MATLAB의 새로운 딥러닝 기술 : 객체 인식부터 GAN까지
14:20 철강원료 영상분석을 위한 픽셀 기반 딥러닝 기법 적용 사례
15:00 산업용 어플리케이션을 위한 딥러닝 기반 머신비전 솔루션
15:40 해양데이터 센싱 및 처리기술 개발을 위한 MATLAB 활용연구 소개
16:20 인공지능을 위한 강화학습 워크플로우
17:00 딥러닝을 활용한 드론 기반 조난자 수색 기술 개발
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김정훈, 네패스 본 세션에서는 Neural Network의 Model Compression 주요 기술 중 하나인 Neural Network Quantization의 Binarized Neural Networks를 소개합니다. MATLAB®의 Deep Learning Toolbox™ Source Code 수정을 통해 직접��
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7월 9일(13:00~17:30) '인공지능 (AI) part 2
인공지능(AI) 둘째날 일정
13:00 머신러닝 : 다양한 산업군에 적용된 응용 사례 및 새로운 기능
13:40 머신 러닝을 활용한 배관 안정성 예측 모델 개발
14:20 최신 AI 기반 시스템에서 데이터 세트의 중요성 : 음성 인식 AI
15:00 풍력발전기 예지적 유지보수를 위한 MATLAB의 활용
15:40 클라우드와 에지(edge) 컴퓨팅 으로 구현하는 예지 보전 알고리즘
16:20 진동, 자장 및 음향을 통한 복합장치의 고장 진단 예측을 위한 시스템 구현
17:00 엣지 AI기술을 위한 딥러닝 모델의 1bit 양자화
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김정훈, 네패스 본 세션에서는 Neural Network의 Model Compression 주요 기술 중 하나인 Neural Network Quantization의 Binarized Neural Networks를 소개합니다. MATLAB®의 Deep Learning Toolbox™ Source Code 수정을 통해 직접��
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7월 16일(13:00~17:30) '모델 기반 설계
13:00 자율 이동로봇을 위한 센서퓨젼 및 네비게이션 알고리즘 개발
13:40 모델기반설계를 이용한 자율주행 소프트웨어 개발 적용 사례
14:20 인증 표준을 만족하기 위한 요구사항 기반 검증의 자동화 방안
15:00 효율적인 모델 기반 설계를 위한 최적화 코드 생성
15:40 코드 검증을 위한 CI 활용 방안
16:20 1차원 물리모델링 연성해석을 위한 Simulink 활용
17:00 Simulink를 사용한 브러시리스 모터 제어 개발 방법
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김정훈, 네패스 본 세션에서는 Neural Network의 Model Compression 주요 기술 중 하나인 Neural Network Quantization의 Binarized Neural Networks를 소개합니다. MATLAB®의 Deep Learning Toolbox™ Source Code 수정을 통해 직접��
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