교육

커뮤니티 기반의 성장형 SW/AI 교육 플랫폼에서 함께 성장해요!
지식과 노하우를 공유하는 세미나에 참여해봐요!
하고 싶은 프로젝트, 대회, 논문, 연구 등을 진행해봐요!
PyTorch + NPU LAB
공학
“Pytorch와 NPU 연동"이란 큰 주제를 매회 3개월씩, 3회로 나누어 연구해 볼 계획입니다. 1기: Pytorch internal에 대한 공부 + Pytorch와 NPU 기본 연동 - Pytorch internal에 대한 공부 - NPU용 torch.compile backend: 디자인 및 구현 2기: Pytorch distributed and NPU distributed inference - Pytorch 분산 API에 대한 이해 - Pytorch distributed API를 활용한 NPU inference 가속: 디자인 및 구현 3기: Pytorch and NPU kernel programming - Triton에 대한 이해 - Pytorch와 Trition을 활용한 NPU kernel programming: 디자인 및 구현
Production ML LAB
공학
Production ML LAB은 Production 환경에서 ML/AI 모델 개발 중에 마주하게 되는 문제들을 고민하고 연구하는 LAB 입니다. 연구 환경에서는 실험의 객관성을 위해서 데이터는 벤치마크로 고정하고, 모델은 일회성으로 벤치마크에서의 성능을 평가합니다. 하지만, Production 환경은 모델과 데이터가 동적입니다. 공개된 SOTA 모델과 적당한 벤치마크 데이터를 이용하여 초기 모델을 개발하고 배포하는 것은 매우 쉽습니다. 하지만, 이 모델을 동적인 Production 환경에서 관리하고 비용 효율적으로 개선해나가는 것은 초기 모델 개발보다 어렵습니다. data shift 감지, 새롭게 유입된 unlabeld 데이터에 대한 처리, pseudo label bias 문제, 학습 효율성을 위한 core-set 선택 문제, catastrophic forgetting 문제 등 도전적인 과제들이 있습니다. Production ML LAB은 현업에서 실제 마주하는 문제들로부터 시작하여, 이를 객관화하고 풀어내어 논문의 형태로 공개하실 열정 있는 분들을 환영합니다 🙂
우리 사회를 위한 AI
인문・사회
자연과학
공학
예술
의학
다양한 분야에서 사람, 사회를 위해 ‘잘 쓰이는 AI’에 대해 함께 연구하고 고민하고 토론하여 인사이트를 모아 보는 랩입니다. 블로그, 위키 독스, 저서와 같은 결과물을 만들고자 합니다. AI 기술은 나날이 발전하고 있고 우리 삶의 여러 분야에 깊게 침투하고 있습니다. 위험성과 가능성이 공존하는 이 시대에, 기술을 어떻게 만들고 발전 시키느냐 보다 주어진 조건 하에서 어떻게 잘 쓰는지에 초점을 맞춰 고민을 하는 사람들을 모아 교육, 환경, 의료 등 다양한 분야에서 ‘사람, 사회를 위해 잘 쓰이는 AI’란 어떤 것인지에 대해 논의해 봅니다. 다양한 분야에서 AI 도입, 사회적 가치 창출의 고민을 하고 있는 개발자, 기획자, 사업 담당자, 연구자들이 모여서 서로의 전문성을 적극적으로 교환하는 랩이 되길 기대합니다. AI for Social Impact는 다양한 분야의 전문가들이 함께 이야기를 나눌 때 발전할 수 있는 분야로, 자신의 경험과 고민에 기반한 능동적, 적극적 참여가 필요합니다.

한 주의 시작을
모두레터와 함께해요

모두의연구소가 엄선한 AI 소식을 싣고,
매주 월요일 메일함으로 살포시 찾아갑니다.
모두레터