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Auto Deep Learning
Vision Software

Deep Learning Engineer You've Always Wanted

Neurocle Deep Learning Ecosystem

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Neuro-T

Auto Deep Learning Vision Trainer

Neuro-T

산업 전문가를 위한 
오토 딥러닝 비전 소프트웨어

비전문가도 간단한 GUI를 통해 최적화된 딥러닝 모델을  생성할 수 있습니다. 딥러닝 엔지니어가 아니더라도 직접 딥러닝 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

프로젝트 데이터에 따른 맞춤 자동 최적화

딥러닝 모델 구조와 학습 parameter를 자동으로 최적화하여 누구나 최고의 성능을 갖는 모델을 만들 수 있기 때문에, 모든 최적화는 Neuro-T에게 맡기고 담당자는 자신의 전문 분야인 데이터에만 집중할 수 있습니다.

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빠른 재학습 기능으로 유지보수
편의성 증대

학습 데이터의 추가 및 변경 등으로 모델을 다시 생성해야 할 경우, 빠른 재학습 기능을 통해 학습 소요 시간은 줄이고 기존 모델의 성능은 유지할 수 있어 쉽고 빠른 유지 보수가 가능합니다.

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직관적인 UX/UI로 누구나 빠르게
사용 가능

직관적인 UX/UI를 통해 누구나 쉽게 제품을 활용할 수 있습니다. 담당자는 제품 사용법을 빠르게 익혀 업무에 빠르게 적용할 수 있으며, 관리자는 손쉽게 딥러닝 프로젝트를 관리할 수 있습니다.

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Neuro-X

Deep Learning Vision Trainer for Experts

Neuro-X

전문가를 위한
딥러닝 비전 소프트웨어

딥러닝 전문가가 직접 다양한 hyperparameter를 자유롭게 조정하며 모델의 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다양한 Hyperparameter Tuning

데이터, 모델 전반에 관여하는 다양한 parameter를 조정하여 원하는 방향으로 모델을 자유롭게 최적화 할 수 있습니다. GUI를 통한 손쉬운 parameter 탐색을 통해 다양한 분야의 연구에 딥러닝을 적용할 수 있습니다.

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딥러닝 활용의 상향 평준화

하드웨어/소프트웨어 환경 설정과 코딩 실력은 더이상 중요하지 않습니다. 직관적인 GUI를 통해 오직 딥러닝 모델 학습에만 집중하여 딥러닝 활용 능력을 상향 평준화 합니다.

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3명의 전문가 역할을 하나의
소프트웨어로 수행

데이터 관리자, 레이블러, 모델 생성을 위한 딥러닝 엔지니어로 구성된 3인 팀이 수행하는 모든 업무를 한 개의 소프트웨어에서 모두 수행하고 관리할 수 있습니다. 한 명의 담당자가 한 팀의 기능을 수행할 수 있습니다.

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Neuro-R

Real-Time Inference Engine

Neuro-R

현장에 딥러닝 모델을 적용하는 실시간 판독 소프트웨어

Neuro-T와 Neuro-X에서 생성된 딥러닝 모델을 다양한 환경 및 장치에 적용할 수 있는 runtime API 입니다.

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다양한 환경 및 장치 활용

낮은 사양의 embedded board부터 CPU, GPU까지 원하는 장치에 모델을 적용하여 활용할 수 있습니다. 원하는 개발 언어와 시스템에 맞는 integration이 가능합니다.

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최적화를 통한 빠른 속도 검출로 짧은 Tack Time 구현

장비 적용에 있어, 해당 장비에 맞도록 연산 방식을 최적화 합니다. Tack time이 중요한 주요 제조업 분야에서도 적용이 가능합니다.

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다양한 API를 통한 모델 적용

단순히 모델 추론 결과를 전달하는 것이 아니라, 다양한 API를 통해 다수의 모델을 다방면으로 활용하여 원하는 결과를 도출 할 수 있습니다.

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Deep Learning Vision Software for Education

Neuro-EDU

Neuro-EDU

딥러닝 전문가 양성을 위한
교육용 소프트웨어

직관적인 GUI를 통해 지도자와 학습자 모두가 효과적으로 딥러닝 프로젝트의 전 과정을 다룰 수 있는 실무 중심의 소프트웨어입니다.

​실무의 전 과정을 학습자가 스스로 수행

데이터 입력, 레이블링, 학습 및 결과 확인의 전과정을 학습자가 스스로 수행하여 딥러닝에 대한 이해도를 빠르게 높일 수 있습니다.

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빠른 모델 학습을 통해 정규 수업시간 내
실시간 결과 확인

빠른 모델 학습을 통해 정해진 수업 시간 내에 모델 학습 결과까지 확인할 수 있습니다.

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놀이기구를 활용한 다양한 실습 수행

학습된 모델은 Jetson 혹은 컴퓨터를 활용하여 생성된 모델을 실제로 적용해볼 수 있습니다. 실습 과정에서 실제 작동하는 기구들을 보면서 더 높은 흥미를 일으킬 수 있습니다.

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