2026년도 1학기 특강: AI 시스템: 효율성, 성능, 그리고 설계 (EECE490B-01) 강의계획서

1. 수업정보

학수번호 EECE490B 분반 01 학점 3.00
이수구분 전공선택 강좌유형 강의실 강좌 선수과목
포스테키안 핵심역량
강의시간 화, 목 / 15:30 ~ 16:45 / LG연구동 강의실 [106호] 성적취득 구분 G

2. 강의교수 정보

김예성 이름 김예성 학과(전공) 전자전기공학과
이메일 주소 yeseongkim@postech.ac.kr Homepage https://cell.postech.ac.kr/
연구실 COMPUTING FOR EMBEDDED LIGHTWE 전화 054-279-2218
Office Hours

3. 강의목표

인공지능 모델의 계산 특성과 컴퓨터 시스템 구조를 통합적으로 이해하고, 현실적 자원 제약 하에서 성능과 효율을 동시에 고려한 AI 시스템 설계 능력을 기르는 것을 목표로 한다.

4. 강의선수/수강필수사항

선수 과목 없음. 단, 딥러닝 등 AI에 대한 기초 필요

5. 성적평가

중간고사 기말고사 출석 과제 프로젝트 발표/토론 실험/실습 퀴즈 기타 계
50 50 100
비고

6. 강의교재

도서명 저자명 출판사 출판년도 ISBN
Machine Learning Systems, Vijay Janapa Reddi (https://mlsysbook.ai/) 0000

7. 참고문헌 및 자료

Computer Systems: A Programmer's Perspective, Randal E. Bryant

8. 강의진도계획

Week 1 : AI 시스템 개론 및 효율적 인공지능의 필요성
Week 2 : 딥러닝 모델의 계산 구조와 연산 특성 분석
Week 3 : 컴퓨터 시스템 기초와 메모리 계층 구조의 이해
Week 4 : 병렬 처리 구조와 GPU 아키텍처의 기본 원리
Week 5 : AI 연산의 성능 병목 분석 및 프로파일링 기법
Week 6 : 소프트웨어 수준 최적화 기법과 연산 그래프 최적화
Week 7 : 모델 경량화 기법 I – 프루닝 및 구조적 최적화
Week 8 : 모델 경량화 기법 II – 양자화 및 정밀도 축소 기법
Week 9 : 지식 증류 및 파라미터 효율적 미세조정 기법
Week 10 : 선택적 레이어 실행 및 동적 추론 전략
Week 11 : 메모리-계산량 공동 최적화 설계 전략
Week 12 : GPU 기반 AI 시스템 구현 사례 분석
Week 13 : 하드웨어 가속기와 AI 시스템 아키텍처 설계
Week 14 : 초차원 컴퓨팅과 하드웨어-소프트웨어 공동 설계
Week 15 : 실제 AI 시스템 사례 연구 및 성능 평가 방법론
Week 16 : 종합 및 미래 AI 시스템 전망

9. 수업운영

10. 학습법 소개 및 기타사항

수업 계획 및 평가 방법은 수업 상황에 따라 변경될 수 있음

11. 장애학생에 대한 학습지원 사항

- 수강 관련: 문자 통역(청각), 교과목 보조(발달), 노트필기(전 유형) 등

- 시험 관련: 시험시간 연장(필요시 전 유형), 시험지 확대 복사(시각) 등

- 기타 추가 요청사항 발생 시 장애학생지원센터(279-2434)로 요청

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