Yale AI 박사과정 (2) - 입학 전 서류 준비

4월 15일 전까지 오퍼를 수락하면 오퍼레터 혹은 전달되는 메일에 입학 전 준비해야 할 것들을 자세하게 설명해 준다. 그중에서는 개인정보 작성, F-1 비자, official transcript, health requirement, 집 알아보기 등등 여러 가지가 있는데 이번 포스팅에서는 신경 써서 처리해야 했던 official transcript과 health requirement 서류를 다뤄보고자 한다. (1) Official transcript 대부분의 학교는 대학원에 지원할 때, 먼저 학부 & 석사 성적표 사본을 업로드하게 한다. (몇몇 학교는 지원할 때부터 공식 성적표를 요구하기도 한다) 그 후 오퍼를 수락하면 학사, 석사를 한 학교에서 공식적으로 발급한 영어 성적표를 진학하게 될 대학원 입학처에..

• format_list_bulleted 대학원/Yale
• · 2025. 2. 10.
• textsms

【EML-4 논문 리뷰】Post training 4-bit quantization of convolutional networks for rapid-deployment

* 해당 글은 작성자의 복습을 위한 포스팅입니다 Ron Banner et. al., Intel, 2019 논문 링크: https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/file/c0a62e133894cdce435bcb4a5df1db2d-Paper.pdf Github: https://github.com/submission2019/cnn-quantization $\mathscr{A}$ Intro Deep learning의 주 결점 중 하나는 computational cost가 굉장히 크다는 점이다. 이를 해소하기 위해 딥러닝 경량화 기법들이 많이 연구되고 있는데, 이는 소프트웨어 뿐만 아니라 하드웨어에서도 low precision training & inference은 메모리를 대폭..

• format_list_bulleted 논문 리뷰/Efficient Machine Learning
• · 2021. 10. 27.
• textsms

【EML-3 논문 리뷰】8-bit Inference with TensorRT

* 해당 글은 작성자의 복습을 위한 포스팅입니다. 논문 링크: https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2017/presentation/s7310-8-bit-inference-with-tensorrt.pdf 해당 pdf는 논문 형식이 아닌 발표 pdf를 요약 2017년 5월, NVIDA의 Szymon Migacz가 GPU Technology Conference에서 발표한 자료로, Quantization of Transformer를 공부하기 위한 baseline으로 리뷰를 진행했다. 이 발표는 FP32 CNN을 INT8로 변환하는 과정에서 더 효율적인 Quantization 방법을 찾고자 한다. 본 발표는 "Post-training quantization(PTQ)"에 관한 연구로..

• format_list_bulleted 논문 리뷰/Efficient Machine Learning
• · 2021. 10. 26.
• textsms

읽어야 할 Paper List

【Efficient ML】 - General (리뷰 完) Tan, Mingxing, and Quoc Le. "Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks." International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019. (리뷰 完) Howard, Andrew G., et al. "Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications."arXiv preprint arXiv:1704.04861(2017). - Quantization (리뷰 完) Banner, Ron, et al. "Post..

• format_list_bulleted 논문 리뷰/Paper Information
• · 2021. 9. 24.
• textsms