모델 기반 설계를 통해 NVIDIA Jetson에서 쉽게 AI 시스템 개발하기

개요

딥러닝과 머신러닝 기술은 전류 및 전압 측정을 기반으로 배터리 충전 상태를 정확하게 예측하는 등, 높은 정확도를 기반으로 예측하기 어려운 복잡한 문제를 해결해내며, 산업계 전반의 핵심 기술로 자리매김하게 되었습니다.

하지만 실제 제품화를 위한 개발 시, AI 모델을 높은 정확도로 만들더라도 이를 실제 타겟 임베디드 시스템에 적용할 때 여러가지 어려움과 제약이 뒤따르게 됩니다. 이 때, Simulink를 이용한 MBD 개발 절차를 따르게 될 경우 AI가 적용되는 임베디드 시스템을 빠르고 손쉽게 개발하고 검증할 수 있습니다.

본 웨비나에서는 NVIDIA Jetson 보드에 Simulink 기반 YOLO 객체 검출 알고리즘과 ROS를 기반으로 AI 모델을 구현 및 테스트하고 배포하는 과정을 예제와 함께 상세하게 시연하는 시간을 가질 예정입니다. 관심있는 분들의 많은 참여 부탁 드립니다.

본 웨비나는 YouTube에서 진행됩니다. 사전등록을 하신 분들께 관련 자료 및 정보를 보내드리오니, 웨비나 참석을 원하시면 반드시 사전등록을 해주시기 바랍니다.​
(유의사항) 회사 및 학교 계정 이메일을 사용해 사전등록을 진행해주세요.

하이라이트

• NVDIA Jetson 셋업 및 개발 환경 구성 소개
• 객체 검출을 위한 YOLOv4 모델 적용 절차 소개
• GPU Coder를 이용한 CUDA ROS node 생성 및 배포

발표자 소개

신행재 부장

신행재 부장은 삼성테크윈 및 두산인프라코어에서 14년간 메카트로닉스 및 임베디드 제어시스템을 개발했으며, MathWorks에서 제어 및 AI관련 코드생성/검증 제품과 관련하여 Application Engineer로 재직하고 있습니다.