인공지능

: 컴퓨터로 구현하는 지능.

: 서비스

• 모바일 등 데이터 휙득
• 데이터 가공
• 반복학습 AI 모델 생성
• 최종 서비스 제공

: 인공지능 활용

• CPU(Central Processing Unit) : 컴퓨터 프로그램의 명령을 해독하고 실행
• GPU(Graphic Processing Unit) : 그래픽처리를 위한 고성능의 처리장치
• NPU(Near Processing Unit) : 인간 뇌의 신경망을 모방해 만든 인공지능 반도체로, 뇌처럼 정보를 스스로 학습하고 처리할 수 있으며 한꺼번에 수천 개의 연산을 동시다발적으로 처리
• DSP(Digital Signal Process) : 아날로그어를 디지털어로 바꾸어주는 환경
• FPGA(Field Program Gate Array) : 메모리에 필요한 연산과정 가속화
• Arm NN SDK는 텐서플로, 파이토치 등 다양한 딥러닝 프레임워크 모델 입력 사용
• TensorRT: 학습된 딥러닝 모델 최적화, NVIDIA GPU 상 추론 속도 수배~수십배까지 향상 딥러닝 서비스 개선 모델 최적화 엔진
• Xilinx Vitis AI: Caffe, PyTorch, TensorFlow 모델 지원

인공지능 라이브러리

: BLAS

• 딥러닝 프레임워크 뉴럴 네트워크 학습 필요한 수학 연산 라이브러리.
• 레벨 1은 벡터연산, 레벨 2는 행렬+벡터 연산, 레벨 3는 행렬+행렬 연산

: TensorFlow XLA

• 딥러닝 프레임워크 오픈 소스 구현
• XLA 그래프 기반 뉴럴 네트워크 모델 가속 기능 수행

: MLIR

• Multi-level Intermediate Representation
• c,c++,JAVA 등 다양한 프로그래밍 언어 딥러닝 프레임워크 지원
• 컴파일러 구조 간결

: ONNX-MLIR

• ONNX 기반 상위 수준 IR 생성 프로젝트 ONNX-MLIR
• 최적화 및 하드웨어 의존도 백엔드 처리 자유도 부여

인공지능 학습모델

: 지도학습

• 정답을 알려 주며 학습시키는 방법
• K 최근접 이웃(K Nearest Neighbors) 등 사용

: 비지도학습

• 입력 데이터 정답을 모르는 상태에서 데이터의 새로운 특징을 찾는 방식
• 주요 알고리즘으로 시각화 등이 있다.

: 강화학습

: CNN(합성곱 신경망)/RNN(순환 신경망)/GAN(생성적 적대 신경망. 대립되어 서로 경쟁하는 생성기 및 판별기를 통해 실제 데이터와 매우 비슷한 위조 데이터를 생성.)

TmaxAI 제품-HyperBrain

: HyperVision

: HyperVoice

: HyperDocu

: HyperQA

: 기술 적용 사례

• 교육 플랫폼 적용 사례
• 챗봇
• 음성 저작도구
• 추천 서비스
• 크롤링
• 문서 정보 추출/분류 자동화
• 불량인식 및 자동선별
• 이미지 인식/분석