🧠 신경망 형식

완전 기술 가이드

WIA-AI-014 표준

弘益人間 · 널리 인간을 이롭게 하라

1장

신경망 직렬화 기초

신경망 직렬화의 기본 개념, 모델 형식, 그리고 AI 상호 운용성을 위한 표준화의 중요성을 이해합니다. 텐서 표현, 그래프 구조, 메타데이터 요구사항에 대해 학습합니다.

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2장

ONNX 형식 심층 분석

ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식에 대한 포괄적인 탐구. 연산자 세트, 그래프 표현, 모델 최적화, 크로스 프레임워크 호환성에 대해 학습합니다.

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3장

TensorFlow SavedModel

TensorFlow의 SavedModel 형식 마스터하기. 시그니처 정의, 서빙 인프라, 변수 관리, 프로덕션 환경을 위한 배포 전략을 포함합니다.

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4장

PyTorch TorchScript

프로덕션 배포를 위한 PyTorch TorchScript 심층 분석. 트레이싱, 스크립팅, JIT 컴파일, PyTorch 모델의 최적화 기법에 대해 학습합니다.

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5장

크로스 프레임워크 변환

프레임워크 간 모델 변환 실용 가이드. 변환 전략, 엣지 케이스 처리, 정확도 보존, 다양한 타겟 플랫폼 최적화 방법을 학습합니다.

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6장

최적화 및 양자화

배포 효율성을 위한 양자화, 프루닝, 지식 증류, 하드웨어별 최적화 등 고급 모델 최적화 기법을 학습합니다.

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7장

메타데이터 및 버저닝

모델 메타데이터, 버저닝 전략, 계보 추적, 문서화 모범 사례. 재현성과 프로덕션 모델 관리에 필수적입니다.

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8장

엔터프라이즈 통합

WIA-AI-014를 사용한 엔터프라이즈급 AI 시스템을 위한 프로덕션 배포 패턴, MLOps 통합, 모니터링, 거버넌스, 보안, 컴플라이언스.

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