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    <title>Deepcell 딥러닝 페이지</title>
    <link>https://starcell.github.io/</link>
    <description>Recent content on Deepcell 딥러닝 페이지</description>
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      <title>원도우10 - wsl2 docker 설치</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/26/wsl2-docker/</link>
      <pubDate>Fri, 26 Mar 2021 17:03:46 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/26/wsl2-docker/</guid>
      <description>개요 Docker는 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 소프트웨어 플랫폼입니다. Docker는 소프트웨어를 컨테이너라는 표준화된 유닛으로 패키징하며, 이 컨테이너에는 라이브러리, 시스템 도구, 코드, 런타임 등 소프트웨어를 실행하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다.
이러한 Docker를 Linux가 아닌 Windows에서 구현해 보기로 합니다.</description>
    </item>
    
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      <title>딥러닝(Deep Learning) 기본</title>
      <link>https://starcell.github.io/ai/dl-basic/</link>
      <pubDate>Fri, 26 Mar 2021 15:30:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/ai/dl-basic/</guid>
      <description>딥러닝(Deep Learning) 딥러닝은 기계학습의 한 종류입니다. 심층학습이라고도 합니다. 딥러닝의 다른 이름은 인공심층신경망(Artificial Deep Neural Network)입니다. 인공신경망(Artificial Neural Network)의 일종이라고 볼 수 있습니다. 딥러닝을 이해하기 위해서는 인공신경망에 대해 알아볼 필요가 았습니다.
인공신경망(Artificial Neural Network) 인공뉴런(Artificial Neuron) 인공신경망은 인공뉴런(Artificial Neuron)이라는 특정한 형태의 수학적인 함수로 이루어져 있습니다.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>원도우10 Home - wsl2 설치</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/25/wsl2/</link>
      <pubDate>Thu, 25 Mar 2021 17:03:46 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/25/wsl2/</guid>
      <description>WSL 이란? WSL (Windows Subsystem for Linux)은 기존 Windows 데스크톱 및 앱과 함께 Windows에서 직접 기본 Linux 명령줄 도구를 실행할 수 있도록 하는 Windows 10의 기능입니다.
주로 개발자, 특히 웹 개발자, 오픈 소스 프로젝트에서 작업 하는 도구 또는 Linux server 환경에 배포 하는 도구입니다.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>머신러닝 실습환경 - Anaconda</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/24/anaconda/</link>
      <pubDate>Wed, 24 Mar 2021 17:03:46 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/24/anaconda/</guid>
      <description>목적 Python을 통해 머신러닝을 진행하고자 한다면 생각보다 다양한 파이썬 버전 및 종속되는 소프트웨어, 통계, 과학 등의 패키지를 필요로 하게 됩니다. PIP(Python Package Index)로 이러한 요구를 충족하기 어렵기 때문에, 가상환경의 Conda를 제공하여 학습에 맞게 다양한 파이썬 패키지를 독립적 운영할 수 있는 Anaconda를 활용합니다.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>기계학습(Machine Learning) 기본</title>
      <link>https://starcell.github.io/ai/ml-basic/</link>
      <pubDate>Mon, 22 Mar 2021 13:30:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/ai/ml-basic/</guid>
      <description>기계학습 현재 인공지능 기술의 대부분을 차지하는 기계학습에 대해 간단하게 알아보겠습니다.
학습: 컴퓨터는 무엇을 어떻게 학습한다는 것일까? 학습을 한다는 것은 자료를 통해서 새로운 것을 알아간다는 의미입니다. 그러나 학습이라는 용어를 붙인 컴퓨터에서 일어나는 동작은 사람이 배우는 것과는 다릅니다. 이를 제대로 이해하기 위해서는 컴퓨터의 능력을 알아야 합니다.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>인공지능 기본</title>
      <link>https://starcell.github.io/ai/ai-basic/</link>
      <pubDate>Sat, 20 Mar 2021 21:30:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/ai/ai-basic/</guid>
      <description>인공지능(AI)이란? 워낙 많이 듣고 익숙한 용어이므로 간단하게 정리하고 넘어가겠습니다.
여러가지 정의가 있겠지만 기술적 관점에서 아래와 같이 정리하는 것이 좋을 것 같습니다.
 인간의 사고와 판단이 필요하여 기존의 기계나 프로그램으로는 대신하기 어렵다고 여겨졌던 업무를 수행할 수 있는 기계나 프로그램  굳이 분류를 명확히 하자면 위의 이 정리는 좁은인공지능(ANI; Artificial Nerrow Intelligence) 또는 약인공지능(Weak Artificial Intelligence)에 해당되는 설명이라고 할 수 있습니다.</description>
    </item>
    
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      <title>인텔 NUC 미니 피씨</title>
      <link>https://starcell.github.io/system/nuc/</link>
      <pubDate>Wed, 17 Mar 2021 18:00:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/system/nuc/</guid>
      <description>인텔이 만든 작지만 강한 컴퓨터 NUC 인텔 누크 미니 피씨(Intel NUC Mini PC)는 손바닥만한 크기의 베어본 컴퓨터입니다. 누크는 CPU만 인텔 제품을 사용하는 다른 피씨와 달리 전체 시스템을 인텔에서 만들어서 공급하는 제품입니다. 크기는 작지만 CPU는 인텔 코어 i7까지 선택할 수 있으며 메모리도 최대 32GB까지 설치 가능합니다.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>GPU 벤치마크</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/16/gpu-benchmark/</link>
      <pubDate>Tue, 16 Mar 2021 13:05:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/16/gpu-benchmark/</guid>
      <description>딥러닝 위한 GPU 비교 딥러닝용 GPU 벤치마크 자료가 있어서 정리해 봅니다. 딥러닝 시스템을 도입하려는 분들이 GPU를 비교하는데 도움이 되기를 바랍니다.
1. RTX 3090 vs. RTX 3080 vs. TITAN RTX vs. RTX 2080 Ti benchmarks (FP32, FP16) 미국의 GPU 서버, 워크스테이션 공급업체인 Bizon사에서 2020년 11월 20일에 발표한 자료입니다.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>GEFORCE RTX 3090 AI BLOWER</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/15/gpu/</link>
      <pubDate>Mon, 15 Mar 2021 17:00:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/15/gpu/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;딥러닝과-gpu&#34;&gt;딥러닝과 GPU&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;딥러닝을 위한 컴퓨터 시스템에서 GPU는 핵심적인 역할을 합니다. 특히 엔비디아사의 GPU는 현재 사실상 업계 표준의 위치를 차지하고 있으며 대부분의 딥러닝 연구 개발은 엔비디아사의 GPU를 이용해서 진행되고 있습니다. 엔비디아의 GPU 제품은 크게 4개의 카테고리로 분류되고 있습니다.&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    
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      <title>딥셀 CCRS</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/10/ccrs/</link>
      <pubDate>Wed, 10 Mar 2021 16:47:08 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/10/ccrs/</guid>
      <description>딥셀 CCRS(Container Cluster Ready System) 딥셀 CCRS는 난이도 높은 컨테이너 클러스터 구축 문제를 해결해주는 토탈솔루션입니다. 이 제품에는 하드웨어부터 소프트웨어와 서비스까지 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. Deepcell은 신뢰성 높은 인텔의 하드웨어를 기반으로 하고, 사실상의 표준인 Docker와 Kubernetes 소프트웨어와 필수 플러그인들로 구성되었습니다. 그리고 초기 사용을 위한 컨테이너 지원 서비스와 운영 교육 서비스를 제공하여 고객이 손쉽게 컨테이너 클러스터를 이용할 수 있도록 합니다.</description>
    </item>
    
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      <title>딥셀 엔클러스터</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/09/ncluster/</link>
      <pubDate>Tue, 09 Mar 2021 15:39:46 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/09/ncluster/</guid>
      <description>딥셀 엔클러스터(Deepcell ncluster) 딥셀 엔클러스터(Deepcell ncluster)는 컨테이너 클러스터를 구축하기 위한 패키지 소프트웨어입니다. 딥셀 엔클러스터를 이용하면 여러 대의 서버 클러스터에서 필요에 따라 다양한 컨테이너(pod)를 손쉽게 만들어 사용할 수 있습니다. 특히 다중 사용자들이 사용해야 하는 딥러닝을 위한 분산 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 최적의 솔루션을 제공합니다.</description>
    </item>
    
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      <title>딥셀 fstack</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/09/fstack/</link>
      <pubDate>Tue, 09 Mar 2021 11:30:46 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/09/fstack/</guid>
      <description>Introduction 딥러닝을 시작할 때 만나는 문턱:
인공지능, 딥러닝 이런 단어는 이제 너무 익숙합니다. 하지만 딥러닝의 기술적인 실체를 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 딥러닝이 무엇인지 제대로 이해하기 위한 가장 좋은 방법은 직접 해보는 것입니다. 이론이나 원리를 조금 모르더라도 직접 모델 트레이닝을 하고 추론 시스템을 만들어 보면 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 시스템이 어떻게 작동하는 지 이해할 수 있습니다.</description>
    </item>
    
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      <title>딥러닝 기술 블로그</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2021/03/09/introto-deepcell-blog/</link>
      <pubDate>Tue, 09 Mar 2021 10:30:20 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2021/03/09/introto-deepcell-blog/</guid>
      <description>스타셀이 운영하는 딥러닝 기술 블로그입니다.
이 블로그에서는 딥러닝을 시작하려는 사람들에게 필요한 정보를 제공하려고 합니다. 주로 딥러닝에 대한 기본 지식, 딥러닝 연구 개발을 위한 시스템 환경 설정 방법, 딥러닝을 위한 시스템에 대한 지식, 그리고 딥러닝에 필요한 사전 지식 특히 파이썬 코딩에 대한 내용들을 다루려고 합니다.</description>
    </item>
    
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      <title>Creating a new theme</title>
      <link>https://starcell.github.io/blog/2015/06/24/creating-a-new-theme/</link>
      <pubDate>Wed, 24 Jun 2015 13:50:46 +0200</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/blog/2015/06/24/creating-a-new-theme/</guid>
      <description>Introduction This tutorial will show you how to create a simple theme in Hugo. I assume that you are familiar with HTML, the bash command line, and that you are comfortable using Markdown to format content. I&amp;rsquo;ll explain how Hugo uses templates and how you can organize your templates to create a theme.</description>
    </item>
    
    <item>
      <title>Contact</title>
      <link>https://starcell.github.io/contact/</link>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/contact/</guid>
      <description>필요할 땐 언제라도 연락 주세요. 의문 사항이 있으시거나 상담이 필요하시면 연락 바랍니다. 평일 근무 시간에는 아래 전화 번호로 연락 주시면 됩니다.
 영업 : 02-540-7762 기술 : 02-540-7851  근무 시간이 아닌 경우에는 아래 메일을 통해 언제라도 연락 주시기 바랍니다.</description>
    </item>
    
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      <title>FAQ</title>
      <link>https://starcell.github.io/faq/</link>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
      
      <guid>https://starcell.github.io/faq/</guid>
      <description>Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Vestibulum tortor quam, feugiat vitae, ultricies eget, tempor sit amet, ante. Donec eu libero sit amet quam egestas semper. Aenean ultricies mi vitae est. Mauris placerat eleifend leo.</description>
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