모집마감

양재캠퍼스

목 / 저녁 7:30~9:30

MoT(Machine Learning of Things)LAB

LAB 참가신청마감
연구목표

(1) 머신러닝 학술연구 보다 검증된 모델을 모바일/IoT에 적용하는 방법론에 대해서 고민합니다.

(2)모바일 앱에 ML이 적극적으로 도입되고 있지 못하고 있는 이유에 대해서 탐구합니다.
- 논문결과 재생산에서 멈추지 않고, 머신러닝이 실제 사용자 가치를 제공할 수 있는 모바일/IoT 어플리케이션 구현 기술 개발에 집중
- 기존 모델이 모바일/IoT에서 적용되기 위한 개선점 도출

(3) 머신러닝 모바일/IoT 적용 가능성 지표
- 성능
- Inference 복잡도
- ML 모델 사이즈
- 사용성

운영방법

(1) 1단계 (2개월 예상) : 역량 기르기
- 텐서플로우로 모델을 생성하고 모바일/IoT 디바이스에 포팅하는 방법론을 학습한다.
* 텐서플로우 모델 생성 → tflite 모델 변환 → 안드로이드 앱 포팅 → 앱 구현
* examples : MobileNet / Inception V3
- 예제를 구현해가면서 제반 기술을 익힌다.
- 스터디 결과물을 문서화하고, 랩원들과 공유한다.
- Mobile로 시작해서 Things까지 포팅해 본다.

(2) 기타원칙 :
- 본 연구실의 모든 연구 결과는 "reproducible" 해야 한다.
- 개발문서는 구글 문서를 통해서 공유한다.
- 연구결과는 선별적으로 public으로 블로그/ipynb 의 형태로 공유한다.

- 위치 : 모두의연구소 양재캠퍼스
(양재 R&CD 혁신허브, 교총회관, 5층 )
- 시간 : 매주 목요일 저녁 7시 30분~9시 30분 (2018.01.25 시작)

모집안내

(1) 최대 6명

(2) 다음 중 하나 이상에 해당되는 사람
- 논문에 있는 머신러닝 모델 이해 후 tensorflow 구현
- tensorflow 개발 for mobile or embedded
- Android (+things) 프레임워크
- 임베디드 시스템 (하드웨어 구성 + 드라이버)
- 어플리케이션 디자이너 (공학적 기술은 잘 모르지만, 머신러닝 기술 자체에 관심이 많고, 어플리케이션을 생각해보는 스킬을 보유한 사람)

(3) 개인 준비물 : 랩탑 + 안드로이드 디바이스 or 라즈베리파이

(4) 랩짱의 희망사항
- 다른 랩원에게 영향을 미칠 수 있는 사람 (peer pressure)
- 개발해서 남들에게 보여주는 것이 너무 재미있는 사람 (덕업일치)