oneAPI DevSummit for AI

2022년 10월 26일~27일 오후 2:00 - 5:00
온라인 세미나

oneAPI DevSummit for AI에 초대합니다.
기조연설, 고객 사례 발표, 업계 최고의 전문가 발표, 인텔의 핸즈-온 튜토리얼 등 다양한 콘텐츠를 만나보세요

AI 파이프라인을 가속화하고 생산성을 향상시키십시오.

AI 기술은 다양한 분야에서 성공적으로 진화하고 비즈니스 모델이 증가하고 있으며, 이러한 수요를 충족하고 더 쉽게 구현할 수 있도록 MLOps, 보안, Low code 등 다양한 솔루션들이 제공되고 있습니다. 인텔에서는 개발자들을 위해 다양한 하드웨어를 하나의 툴로 통합 지원하는 oneAPI가 있습니다.

xPU 아키텍처(CPU, GPU, FPGA 및 기타 가속기)에서 컴퓨팅 가속화를 위해 AI, oneAPI 및 SYCL에 초점을 맞춘 oneAPI 개발자 서밋을 개최합니다. 이번 온라인 세미나에서 혁신적인 크로스 플랫폼, 멀티벤더 아키텍처인 oneAPI에 대해 연구하고 있는 업계 및 학계 주요 전문가들로부터 배울 수 있습니다.

  • 동료 개발자들과 협업하고 다른 혁신가와 교류하십시오.
  • CPU와 GPU  등의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 최적화를 배우고,  데브 클라우드에서 핸즈-온을 하실 수 있습니다.
  • 인공지능에서 보안 및 의료 분야의 새로운 기술들을 소개합니다.
  • AI, oneAPI 및 SYCL을 사용하는 커뮤니티에서 다양한 지원을 받으세요.

 

꼭 참석해야 하는 이유!

  • oneAPI DevSummit for AI에서 소프트웨어 전문가들의 통찰력을 얻을 수 있습니다.
  • Samsung Healthcare, Moasys, Quanta Cloud Technology, Codeplay Software, JLK, Deeping Source, KMCP 및 DeepNoid의 다양한 oneAPI 고객 사례가 발표됩니다.
  • oneAPI AI Analytics Toolkit 및 oneAPI, SYCL 데모를 통해 SYCLomatic을 사용하여 CUDA 등 다른 프로그래밍 언어로 작성된 코드들을 SYCL 코드로 쉽게 변환하고, GPU에서 SYCL로 작성된 프로그램을 실행하는 방법을 경험할 수 있습니다.
oneAPI란 무엇이며 왜 필요한 것인가?

oneAPI란 무엇이며 왜 필요한 것인가?

  • GPU, AI 가속기 및 FGPA를 포함한 여러 컴퓨팅 아키텍처를 위한 하나의 통합 프로그래밍 모델로 코드 장벽을 제거해 줍니다.
  • 별도의 코드 기반 및/또는 여러 프로그래밍 언어를 유지 관리할 필요가 없습니다.
  • 친숙한 언어와 표준을 기반으로 하는 완전한 크로스 플랫폼 라이브러리, 도구 및 프레임워크를 제공하여 이기종 개발을 더 쉽게 만들어 줍니다.
  • 개발자가 최신 하드웨어의 최첨단 기능을 활용하여 최대의 성능을 발휘할 수 있도록 지원합니다.
  • oneAPI 시연 세션을 통해 직접 경험해 보세요.

oneAPI 더 알아보기

1일차 일정 및 주제 발표

  • 시간
    주제
    발표자
  • 2:00 - 2:05
    환영사
    권명숙 대표이사, 인텔코리아
  • 2:05 - 2:10
    기조 연설 - 개방형 가속 컴퓨팅을 위한 진화하는 생태계
    그렉 라벤더(Greg Lavender), Intel

    인텔은 소프트웨어를 최우선으로 생각하며 소프트웨어 개발자는 글로벌 소프트웨어 생태계 전반에 걸친 혁신의 핵심입니다. 고성능, 데이터 기반, 연결된 워크로드는 다양한 가속화 인프라를 주도해 왔으며 개발자와 사용자는 솔루션 배포의 용이성과 선택의 폭을 넓힐 것을 요구하고 있습니다. 이번 세션에서는 개방적이고 가속화된 컴퓨팅 에코시스템을 통해 사용자 요구를 충족시키기 위한 기회와 진전을 이야기 하겠습니다.

  • 2:10 - 2:20
    주제발표 - SYCL을 이용한 DNN 모델의 성능 이식성
    메디 골리(Mehdi Goli),
    Codeplay Software Ltd.

    심층 신경망 DNN의 광범위한 채택은 종단 장치에서 클라우드 및 슈퍼컴퓨터에 이르는 시스템을 대상으로 강력하고 전문화된 하드웨어 기술을 설계하고 제조하는 동기로 작용했습니다.
    소프트웨어 관점에서 볼 때 이러한 장치의 메탈 퍼포먼스에 근접한 성능을 효율적으로 일치시키기 위해 제공되는 여러 AI 프레임워크(TensorFlow, Pytorch, ONNXRuntime, MXNet 등)와 라이브러리가 있습니다. 개발자의 관점에서 볼 때, 개발 스택과 배포 하드웨어 간의 종속성이 증가함에 따라 이러한 거대한 다양성은 곧 부담이 됩니다. 이러한 종속성으로 인해 응용프로그램의 이동성이 차단되어 다른 함수 서명으로 동일한 작업을 여러 번 반복하게 됩니다.
    또한 DNN 프레임워크에 대해 새로운 하드웨어를 타겟팅하려면 해당 하드웨어에 대한 각 운영자의 최적화된 버전을 (재)구현/통합하기 위한 상당한 노력이 필요합니다. 따라서 플랫폼 간 이동성은 여전히 어려운 과제입니다.
    SYCL은 개방형 표준, C++ 기반 단일 소스 프로그래밍 패러다임입니다. SYCL 프로그래밍 모델을 사용하면 사용자가 완전히 표준 ISO C++를 사용하여 이기종 프로그램을 작성할 수 있으므로 개발자는 템플릿 메타프로그래밍, 람다 표현식 또는 보다 현대적인 기능과 같은 모든 네이티브 언어 기능을 활용할 수 있습니다. SYCL 메모리 모델을 사용하면 여러 하드웨어 플랫폼에서 광범위한 지원을 보장하는 여러 형태의 가속기와 데이터를 공유할 수 있습니다. SYCL은 AI와 HPC 커뮤니티에서 널리 지원되며, 최근에는 인텔의 커뮤니티에서 지원됩니다. 인텔, 엔비디아, AMD 및 RISC-V에서 SYCL을 지원하는 Codeplay Software의 Acoran 플랫폼과 R-CAR와 같은 다양한 DSP 공급업체를 포함하여 주요 HPC 및 AI 하드웨어 공급업체에서 SYCL을 지원할 수 있도록 지원하는 API 이니셔티브입니다. 이러한 지원을 통해 여러 공급업체에서 SYCL 애플리케이션의 이동성의 길을 닦습니다.
    이번 세션에서는 SYCL-DNN, SYCL-BLAS 및 oneDNN과 같은 SYCL 에코 시스템의 방대한 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 ONNX런타임의 SYCL 백엔드를 제안하고, oneAPI DPC++를 사용하여 백엔드의 성능 이동성을 여러 아키텍처에서 분석합니다.

  • 2:20 - 2:35
    고객사례 1 - QCT oneAPI DevCloud
    그로버 황(Grover Hwang), QCT

    다양한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 실행할 수 있는 표준 및 통합 언어에 대한 필요성은 XPU 장치의 붐과 함께 증가하고 있습니다. 인텔 oneAPI 툴킷은 SYCL을 기반으로 한 공통 언어와 라이브러리 API 집합을 제공하여 다양한 XPU에서 같은 코드를 실행할 수 있도록 합니다. 파트너와 고객이 최신 인텔 하드웨어 플랫폼과 최첨단 개발 툴을 사용할 수 있도록, QCT oneAPI DevCloud는 사용자가 애플리케이션을 개발하고 코드를 oneAPI로 마이그레이션할 수 있도록 지원합니다.

    oneAPI 베이스 및 HPC 툴킷으로 사용자는 XPU에서 최대의 잠재력을 발휘하여 코드를 프로파일링하고 최적화할 수 있습니다. 개발자는 oneAPI DevCloud를 통해 QCT와 함께 작업할 수 있습니다. 최신 컴퓨팅 플랫폼을 사기 전에 애플리케이션을 설계 및 평가하고 새로운 HPC의 전원을 켜기 전에 프로덕션 준비를 마칩니다. 아키텍처 간에 원활하게 실행할 수 있는 간소화된 표준 프로그래밍 모델은 개발자에게 코드 재사용을 통해 더 나은 성능, 생산성 향상 및 소유 비용 절감을 제공하고 재프로그래밍 시간을 단축합니다.

  • 2:35 - 2:50
    고객사례 2 - FPGA를 위한 oneAPI
    정진우 부장, Moasys

    유전체학 분야에서는 전체 게놈 시퀀싱이 핵심이지만 계산을 수행하는 데 시간이 오래 걸리기 때문에 이를 가속하기 위해서는 CPU를 이용한 병렬화와 GPU를 이용한 오프로딩을 적용합니다.
    가장 널리 사용되는 GATK(Genome Analysis Tool Kit)는 Java로 작성되어 있으므로 FPGA로 이식하기 위해 oneAPI를 직접 적용하는 것은 불가능하지만, 이전 단계인 정렬/대응은 SYCL을 사용하여 C/C++, BWA-MEM 및 드래그 맵으로 작성됩니다. 그러면 FPGA로 이식할 수 있습니다.
    특히 GATK와 함께 사용해야 하고 CPU 작업도 필수적이기 때문에 FPGA를 단독으로 사용하기보다는 서버에 설치된 PAC(Programmable Acceleration Card) 형태로 사용하는 것이 경제적이고 편리합니다.
    SYCL은 PAC에서 사용하기 위해 가속화 스택을 사용하여 편리하게 이식되었으며 병렬화 및 파이프라이닝을 적용하여 실행 속도가 향상되었습니다.

  • 2:50 - 3:00
    고객사례 3 - 헬스케어 생태계에서 삼성 헬스케어와 인텔과의 협업
    백성식 수석, 삼성 헬스케어

    삼성 헬스케어와 인텔의 프로젝트에서의 협력
    - SWBF : 아키텍처를 선택하고 하드웨어 비용을 절감할 수 있도록 DPC++ 호환성 툴을 사용하여 기존 CUDA를 SYCL로 마이그레이션했습니다. 인텔 GPU와 CPU를 모두 활용하였습니다.
    - Shearwave : Shearwave 기능을 최적화하기 위해 인텔 VTune 프로파일러를 사용했습니다. 핫 스팟과 병목 현상을 분석하고 최적화하는 데 도움이 되었습니다.

  • 3:00 - 3:10
    휴식
     
  • 3:10 - 3:25
    이벤트 - oneAPI, SYCL, FPGA 및 AI에 대해 퀴즈로 알아봅시다.
    이인구 전무, 인텔코리아

    OX, 객관식 등 쉽게 참여할 수 있는 퀴즈를 통해 oneAPI와 세션 내용을 알아보는 시간입니다. 즐겁게 참여하고, 푸짐한 경품의 주인공이 되어보세요!

  • 3:25 - 4:35
    워크샵 -인텔® oneAPI, SYCL : oneAPI를 사용한 이기종 프로그래밍을 위한 인텔 전략 및 시연
    김종학 과장, 인텔코리아

    김태훈 이사, 인텔코리아

    인텔은 혁신이 개방형 생태계에서 번성하고, 선택을 가능하게 하며, 모든 사람이 동등하게 접근할 수 있다고 믿습니다. oneAPI 프로젝트와 그 구성 요소는 개방형 사양을 특징으로 하는 활성 생태계에 대한 이러한 헌신을 반영합니다. 이러한 믿음으로, 수많은 다양한 컴퓨팅 아키텍처에 대한 지원을 발전시킵니다. 이 대규모 생태계를 지원하기 위해 인텔은 SYCLomatic 및 SYCL을 도입합니다.
    SYCLomatic은 개발자가 다른 프로그래밍 언어로 작성된 기존 코드를 SYCL 이기종 프로그래밍 모델로 마이그레이션할 수 있도록 지원합니다. SYCL은 인텔 및 엔비디아 하드웨어에서 각각 컴파일하여 실행할 수 있도록 합니다. CUDA를 SYCL로 마이그레이션 및 컴파일하고 엔비디아 GPU에서 실행하는 방법에 대한 데모를 보여드립니다.

  • 4:35 - 5:00
    Q&A 및 맺음말
    이인구 전무, 인텔코리아
고성능 컴퓨팅 및 새로운 미래를 이끌어가는 AI 기술을 만나보세요

고성능 컴퓨팅 및 새로운 미래를 이끌어가는 AI 기술을 만나보세요.

AI 기술은 다양한 분야에서 성공적으로 진화하고 비즈니스 모델도 구축되고 있습니다. 인텔에서는 인공지능 추론을 위해 최적화된 OpenVINO 툴킷과 더불어 학습에서도 보안을 강화하기 위한 Federated Learning 및 SGX 솔루션을 제공하고 있으며, Genome 분석을 위한 AlphaFold 2 솔루션도 제공하고 있습니다.

인공지능 딥러닝은 데이터 센터와 엣지에서 다양하게 이루어지기 때문에 다양한 제품 포트폴리오가 필요하며 인텔에서는 저전력 VPU에서 부터, CPU, GPU 그리고 전용 가속기인 Habana를 제공하고 있습니다.

oneAPI AI Analytics Toolkit 핸즈-온 데모를 통해 AI 학습 및 추론 과정을 쉽게 하는 방법을 자세히 알 수 있는 기회를 제공합니다.

oneAPI 더 알아보기

2일차 일정 및 주제 발표

  • 시간
    주제
    발표자
  • 2:00 - 2:05
    환영사
    이주석 부사장, 인텔코리아
  • 2:05 - 2:25 
    기조연설 – 인텔® AI : 규모에 따른 생산성과 성능
    모니카 리빙스톤(Monica Livingston), Intel

    Monica Livingston은 Intel Corporation에서 AI 및 그래픽 기술 지원을 이끌고 있으며, AI 솔루션 실행 및 배포, 데이터센터 그래픽을 위한 워크로드를 지원하고 있습니다. 이전에 Tier 1 고객 지원, 현장 애플리케이션 엔지니어링 및 하드웨어 설계를 담당했습니다. 또한 기술, STEM 교육 및 경력 개발에 열정적입니다. Monica는 Florida 대학에서 전기 공학 석사 학위를, 채플 힐에 있는 North Carolina 대학에서 MBA를 취득했습니다.

  • 2:25 - 2:35
    고객 사례 1 – OpenVINO와 함께하는 AI 의료 솔루션
    김동민 대표이사, ㈜제이엘케이

    세계적인 유행병으로 인해 다양한 의료 분야에서 의료 인공 지능의 필요성이 증가하고 있습니다. 특히 의료 여건이 열악한 국가의 경우 의료 인력이 부족해 의료 인공 지능의 도움이 절실합니다. 하지만 이들 국가는 인터넷과 클라우드 서비스 환경 등 기반 시설이 제대로 갖춰지지 않아 활용에 어려움을 겪고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 OpenVINO를 활용하여 의료 AI 알고리즘을 노트북이나 미니 PC에 통합하여 IT 기반 시설이 부족한 국가에서 편리하게 사용할 수 있습니다. 본 발표에서는 허혈성 뇌졸중, 출혈성 뇌졸중, 치매, 결핵, 폐렴 등 뇌와 폐의 여러 질환을 분석하기 위해 CT, MRI, X-Ray 등 다양한 의료 영상에 적용한 당사의 인공 지능 분석 기술에 관해 설명합니다.

  • 2:35 - 2:45
    고객 사례 2 - OpenVINO와 함께하는 AI 비전
    김태훈 대표이사, (주)딥핑소스

    Deeping Source는 중소기업에 적합한 4채널 실시간 비전 분석이 가능한 AI 플랫폼을 찾고자 했습니다. dGPU 서버가 첫 번째 검토 대상이었지만 반도체 공급 부족, 대형 폼 팩터, 가격 상승 등의 이유로 적용할 수 없었습니다.

    한편, 인텔 NUC는 소형 폼 팩터 내에 강력한 프로세서를 탑재한 적합한 장치였습니다.
    첫 번째 비전 모델은 i5 NUC에서 프레임당 21ms가 걸렸습니다. 2차 비전 모델로는 4채널 입력을 지원하기에 충분하지 않았습니다. 다행히 OpenVINO는 사전 교육을 받은 모델을 위한 모델 옵티마이저를 제공했습니다. Deeping Source는 16비트의 정밀도와 추가 최적화 기술을 사용하여 모델을 최적화했습니다. 이를 통해 8ms의 인퍼런스 시간을 달성했고, 4채널 실시간 비전 분석을 성공적으로 지원했습니다.

  • 2:45 - 2:55
    고객 사례 3 - Habana를 이용한 AI 해상 자율 주행
    하성욱 소장, KMCP

    한국형 인공지능 개방형 데이터셋인 해상 객체를 인텔 Habana Gaudi AI 칩 기반 서버로 학습하고, 학습될 모델을 OpenVINO로 추론하여 인식되는 결과를 선박 자율운항에 활용하는 연구에 대한 경험과 노하우를 소개합니다. (시스템 구성, 모델학습, 효율성)

  • 2:55 - 3:05
    고객 사례 4 - OpenVINO를 이용한 성능 최적화
    서성우 과장, 딥노이드

    DEEP:PHI는 “No Coding/Low Coding AI” 연구개발 플랫폼으로 다양한 종류의 연구개발을 수행하고 학습한 모델에 대한 인퍼런스 어플리케이션을 다운받는 것이 가능합니다. 인퍼런스 어플리케이션의 경우 일반 사용자들의 개인환경에서 실행이 가능하도록 “호환성”과 “경량화”가 요구되는데, 일반적인 모델에 대해서 크로스-아키텍처를 고려한 빌드과정은 쉽지 않습니다. 이번 발표에서는 OneAPI 및 OpenVINO적용을 통해 인퍼런스 성능 향상과 동시에 호환성 및 경량화 문제를 해결한 과정을 소개하고, DEEP:PHI를 사용해 연구개발한 다양한 프로젝트들에 대해서 TensorFlow와 OpenVINO를 비교한 결과를 공유합니다.

  • 3:05 - 3:15
    휴식
     
  • 3:15 - 3:40
    딥러닝 모델 학습 : Habana 가속기로 딥 러닝 가속화
    스테판 길리치(Stephan Gillich), Intel

    객체 감지, 시멘틱 세그멘테이션(semantic segmentation), 이미지 분류 및 자연어 처리를 포함한 워크로드에 사용되는 AI와 특히 딥 러닝(DL)은 기업 내의 애플리케이션에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 제조업에서부터 의료, 자동차, 전자 상거래에 이르기까지 거의 모든 산업 부문에 걸쳐 사용되고 있습니다.
    AI 중심 데이터 처리의 급증으로 DL용 가속기가 개발되었습니다.
    인텔 자회사인 Habana Labs는 DL 트레이닝 및 인퍼런스 효율성을 높이기 위해 특별히 설계된 솔루션을 개발했습니다.
    이 프레젠테이션에서는 다음의 2세대 DL 프로세서인 DL 가속을 한 단계 높이는 Habana®Gaudi®2 트레이닝 및 Habana® Greco 인퍼런스 프로세서에 초점을 맞출 것입니다.

  • 3:40 - 4:00
    데이터 보안을 위한 분산 AI 학습 Federated Learning
    히로시 오우치야마 (Hiroshi Ouchiyama), Intel

    이 세션에서는 AI 업계에서 가장 관심 받는 주제 중 하나인 연합 학습에 대해 배우게 될 것입니다. 연합 학습 기술은 여러 회사와 조직이 AI 트레이닝에 대해 협업할 수 있도록 하며, 이럴 때 항상 우려되는 사항인 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결합니다. 또한 연합 학습 분야에서 인텔의 역량이 소개됩니다.

  • 4:00 - 4:25
    AI 사이언스 – Intel® AlphaFold 2
    웨이 양(Wei Yang), Intel

    인텔 알파폴드2는 구글의 알파폴드2를 복제하여 인텔 Xeon 서버 플랫폼에서 우수한 성능을 제공합니다. 강의에서는 인텔 플랫폼 기술과 oneAPI 툴을 사용하여 인텔 알파폴드2의 최적화 과정에서 채택된 Best-Know-Methods에 대해 공유합니다.

  • 4:25 - 4:50
    Intel® oneAPI AI Analytics Toolkit 워크숍
    징수(Jing-Xu), Intel

    인텔 최적화된 TensorFlow로 딥 러닝을 가속화하고 차세대 CPU를 소개합니다.

    • TensorFlow 소개
    • 인텔® oneDNN을 활용한 최적화
    • 정밀도가 낮은 데이터 유형으로 작업하기
    • 앞으로의 최적화 및 기능 프리뷰

    주요 내용:

    • 인텔은 Hardware 최적화를 위해 TensorFlow에 직접 코드를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
    • 인텔® oneDNN이 TensorFlow에 통합되었습니다.
    • 인텔 DL 부스트 명령 및 인텔 AMX는 양자화 및 8비트 작업을 가속합니다.
    • TensorFlow의 워크로드는 자동 혼합 정밀도 기능의 이점을 제공합니다.
  • 4:50 - 5:00
    Q&A 및 맺음말
    이인구 전무, 인텔코리아

발표자 소개

권명숙 대표이사

권명숙 대표이사

영업 및 마케팅 그룹 부사장 겸 한국 지사장
인텔코리아

그렉 라벤더(Greg Lavender)

그렉 라벤더
(Greg Lavender)

수석 부사장 겸 인텔 최고 기술 책임자(CTO) 및 소프트웨어 및 고급 기술 그룹 총괄
Intel

메디 골리(Mehdi Goli)

메디 골리(Mehdi Goli)

R&D 부분 부사장
Codeplay Software Ltd.

그로버 황(Grover Hwang)

그로버 황
(Grover Hwang)

HPC/AI 솔루션 설계자
QCT

정진우 부장

정진우 부장

oneAPI 인증 강사
Moasys

백성식 수석

백성식 수석

수석 엔지니어
삼성 헬스케어

이인구 전무

이인구 전무

기술지원 스페셜리스트
인텔코리아

김종학 과장

김종학 과장

기술 컨설팅 엔지니어
인텔코리아

김태훈 이사

김태훈 이사

소프트웨어 기술 컨설팅 엔지니어
인텔코리아

이주석 부사장

이주석 부사장

Channel Scale & partner
인텔코리아

모니카 리빙스톤(Monica Livingston)

모니카 리빙스톤(Monica Livingston)

DCAI Sales Dir. AI 및 GPU 기술지원 담당
Intel SMG

김동민 대표이사

김동민 대표이사

CEO
㈜제이엘케이

김태훈 대표이사

김태훈 대표이사

CEO 및 공동 창업자
(주)딥핑소스

하성욱 소장

하성욱 소장

R&D 소장
KMCP

서성우 과장

서성우 과장

R&D 팀
딥노이드

스테판 길리치(Stephan Gillich)

스테판 길리치
(Stephan Gillich)

인공 지능 담당 이사
Intel GTM

히로시 오우치야마 
(Hiroshi Ouchiyama)

히로시 오우치야마
(Hiroshi Ouchiyama)

AI+ 비주얼 컴퓨팅 기술 솔루션 스페셜리스트
Intel

웨이 양(Wei Yang)

웨이 양(Wei Yang)

AI+ 비주얼 컴퓨팅 기술 솔루션 스페셜리스트
Intel

징수(Jing-Xu)

징수(Jing-Xu)

기술 자문 엔지니어
Intel

  • 이번 온라인 세미나는 무료로 진행되며, 사전등록자에 한하여 참여할 수 있습니다.
  • 프로그래밍 핸즈-온 실습이 진행됩니다.
  • 설문조사, 퀴즈 이벤트, 뱃지 프로그램 등 다양한 이벤트를 통해 푸짐한 경품을 획득하세요!
  • 자세한 안내는 “행사 규정 안내”를 참고해주세요.

행사 규정 안내

10월 26일, 1일차 세션에서는 이기종 프로그래밍을 위한 SYCL 및 oneAPI를 소개합니다. C++ 또는 GPU 프로그래머라면 꼭 참여하세요!

10월 27일, 2일차 세션에서는 인텔의 AI 워크로드 및 AI 솔루션에 대해 소개합니다. AI 개발자, AI 에반젤리스트, Python 프로그래머 또는 데이터 과학자라면 이번 세션을 놓치지 마세요!

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예: 999999-Ext or 999999 Ext
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개인 정보의 취급/처리 위탁 안내

인텔은 oneAPI DevSummit for AI (이후 본 행사) 운영을 ㈜애니퍼포먼스에 위탁하고 있습니다.
행사 운영사무국(intel@eventinfo.co.kr)에서 등록하신 이메일 또는 핸드폰으로 등록 확인 및 행사 안내 등으로 연락드릴 수 있는 점 양해 바랍니다.

이 양식을 제출하면 18세 이상임을 확인하고, 신청서에 기재된 개인 정보를 인텔과 공유하는 데 동의하는 것으로 간주됩니다.
또한 이메일 및 전화를 통해 최신 인텔 기술 및 업계 동향에 대한 지속적인 정보를 구독하는 데 동의합니다. 언제든지 구독을 취소할 수 있습니다. 인텔의 웹사이트 및 커뮤니케이션은 개인정보 공지 및 이용 약관을 준수합니다.