AI 개발 도구는 어떤 것을 사용할까?

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”

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AI 개발 팀들이 사용하는 일반적인 도구와 프레임워크에 대한 설명입니다.

 

AI 도구 및 프레임워크

• PyTorch, Tensor Flow, Hugging Face, Scikit-Learn 등은 오픈 소스 머신러닝 도구로, AI 시스템 구축에 널리 사용됨.
• GitHub는 많은 팀들이 코드를 공유하는 플랫폼으로, 개발자들이 쉽게 소프트웨어를 다운로드하고 사용할 수 있도록 함.

 

 

컴퓨팅 자원

• CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 모델 훈련에 필수적인 컴퓨팅 자원으로, GPU는 대규모 신경망 훈련에 적합함.
• 클라우드 배포와 온프레미스 배포의 차이점이 있으며, 클라우드 서비스는 외부 서버를 임대하여 사용하는 방식임.

 

엣지 배포

• 엣지 배포는 데이터 수집 지점에서 즉각적으로 처리하는 방식으로, 자율주행차와 스마트 스피커에서 사용됨. 이러한 도구와 개념을 이해하면 AI 엔지니어들이 사용하는 기술에 대한 감을 잡을 수 있습니다.

 

 

사례: 자율주행차의 엣지 컴퓨팅

 

상황:

자율주행차는 도로에서 실시간으로 주변 환경을 인식하고 반응해야 합니다. 이때, 데이터 처리 속도가 매우 중요합니다.

 

엣지 배포의 필요성:

자율주행차는 센서(예: 카메라, 레이더)로부터 수집한 데이터를 클라우드 서버로 전송하여 처리하는 대신, 차량 내부의 컴퓨터에서 즉시 처리해야 합니다. 이는 지연 시간을 줄이고, 안전한 주행을 보장하기 위해 필수적입니다.

 

사용된 기술:

GPU: 자율주행차의 내부 컴퓨터는 GPU를 사용하여 대규모 신경망을 빠르게 훈련하고 실행합니다. 이는 복잡한 이미지 인식 및 객체 감지 작업을 신속하게 수행할 수 있게 해 줍니다.

 

오픈 소스 소프트웨어: 자율주행차 개발팀은 GitHub에서 공개된 다양한 AI 소프트웨어와 알고리즘을 활용하여 개발 시간을 단축하고, 기존의 솔루션을 기반으로 새로운 기능을 추가합니다.

 

결과:

이러한 엣지 컴퓨팅과 AI 도구의 활용 덕분에 자율주행차는 실시간으로 주변 상황을 인식하고, 즉각적으로 반응하여 안전한 주행을 가능하게 합니다.

 

→ 😐DG생각: 이름이 익숙하지 않은 프로그램을 직접, 설치, 검색을 해 보면 감이 잡히더군요. 개발자가 되기 위한 학습이 아니기에 개발자 분들이 어떤 개발툴에 익숙한지 알고 모르고의 차이는 관리적 전략수립에 중요하다고 생각합니다. 

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※본 요약은 ‘공정 이용(fair use)’사용 목적으로, Stanford University의 Coursera강의 ‘모두를 위한 AI’를 수강하며 작성한 요약이며, 직접적인 강의 내용 복사, 슬라이드 캡처등은 저작권에 의하여 엄격히 보호됩니다. - 앤드류 응(Andrew Ng)의 강의 by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”