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삼성전자에서도 이러한 경험을 바탕으로, AI 모델과 소프트웨어를 최적화하여 하드웨어에서 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 연구하고 싶습니다.
저는 컴퓨터공학을 전공하며 AI 소프트웨어 최적화, 딥러닝 모델 경량화, 하드웨어가 속기 최적화 등의 연구를 수행하였습니다.
이러한 경험을 바탕으로, 저는 삼성전자에서 AI 소프트웨어 최적화를 연구하며, AI 반도체의 성능을 극대화할 수 있도록 기여하고 싶습니다.
AI 모델을 최적화하여 연산 속도를 높이고, 하드웨어가 속기와 연계된 효율적인 소프트웨어 개발이 필수적입니다.
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이 프로젝트에서 우리는 딥러닝 기반 객체 탐지 모델을 개발하여, 모바일 환경에서도 실시간으로 동작할 수 있도록 최적화하는 연구를 수행하였습니다.
하지만 모델 경량화 과정에서 일부 객체탐지 정확도가 감소하는 문제가 발생하였고, 이를 해결하기 위해 추가적인 데이터 증강 및 학습기법을 적용하 는 등 지속적인 실험을 거쳐 최적의 성능을 달성할 수 있었습니다.
이 프로젝트를 통해 저는 AI 소프트웨어 개발에서 단순한 알고리즘 구현뿐만 아니라, 하드웨어 및 시스템 환경에 최적화하는 과정이 필수적이라는 점을 깨닫게 되었습니다.
또한, 실시간 시스템을 고려한 AI 소프트웨어 개발이 반도체 및 엣지 컴퓨팅 환경에서 중요한 역할을 한다는 점을 인식하게 되었습니다.
삼성전자에서도 이러한 경험을 바탕으로, AI 모델과 소프트웨어를 최적화하여 하드웨어에서 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 연구하고 싶습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 AI 소프트웨어 최적화 기술이 중요해지고 있으며, 삼성전자 역시 AI 반도체 및 소프트웨어 최적화를 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하고 있습니다.
저는 AI 모델의 연산 속도를 높이고 전력효율을 극대화할 수 있는 최적화 기법을 연구하며, AI 반도체의 성능을 극대화하는데 기여하고 싶습니다.
이를 통해 AI 소프트웨어가 하드웨어와 밀접하게 연관되어 있으며, 소프트웨어 최적화가 AI 반도체의 성능을 극대화하는 중요한 요소라는 점을 깨닫게 되었습니다. |
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2025.03.10
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