6G와 지능형 엣지 컴퓨팅 교육 과정

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되며, 5G 네트워크가 엣지 AI 애플리케이션 구현에 어떻게 기여하는지를 배우고자 하는 중급 수준의 통신 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 5G 기술의 기본 원리와 엣지 AI에 미치는 영향을 이해합니다.
• 저지연 환경에서 활용할 수 있도록 최적화된 AI 모델을 5G 환경에 배포할 수 있습니다.
• 엣지 AI와 5G 연결 기술을 이용해 실시간 의사결정 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 엣지 기기에서의 AI 워크로드 성능 최적화 방안을 습듭니다.

6G는 초고속 연결성, 첨단 센싱 기술 및 AI 기능의 통합을 통해 IoT 생태계에 혁신적인 변화를 가져올 차세대 무선통신 표준입니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 중심의 훈련 프로그램으로, 6G 기술과 IoT 응용 분야가 결합된 새로운 패러다임을 이해하고 활용하고자 하는 고급 수준의 학습자를 대상으로 합니다.

이 과정을 마친 후 참가자는 다음 역량들을 습득하게 됩니다:

• 6G의 핵심 기술적 개념을 설명할 수 있습니다.
• 6G가 IoT 장치 간 통신 및 아키텍처에 어떤 변화를 가져올지 평가할 수 있습니다.
• 다양한 산업 분야에서 활용 가능한 6G 기반의 IoT 사례들을 분석할 수 있습니다.
• 현재 운영 중인 IoT 솔루션에 6G 기능을 통합하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.

교육 방식 및 특징

• 이론적 개념 설명과 전문가와의 토론을 병행합니다.
• 주요 공학 원리를 실무적으로 익힐 수 있도록 다양한 연습 과제를 제공합니다.
• 실제 사례와 시나리오를 중심으로 분석 활동을 진행합니다.

맞춤형 교육 서비스

• 귀사의 기술 발전 계획에 부합하는 맞춤형 교육 내용이 필요한 경우, 별도로 문의해주시기 바랍니다.

6G 대응 인프라 및 네트워크 설계는 기존 통신망과 기업용 네트워크가 차세대 무선 연결 환경에 효과적으로 대비할 수 있도록 고급 아키텍처 및 엔지니어링 기법을 교육하는 전문 과정입니다. 본 과정에서는 전송망 및 프론트홀의 발전 방향, 클라우드 네이티브 및 오픈 RAN 접근법, 엣지 컴퓨팅과 분산형 연산 체계, 타이밍 및 동기화 기술, 주파수 스펙트럼 활용 전략, 자동화와 AI 기반 운영 방안, 그리고 통신사업자 및 기업을 위한 실질적인 마이그레이션 전략 등을 다룹니다.

본 강좌는 강사가 직접 지도하는 실시간 교육으로 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 4G/5G 인프라를 기반으로 향후 6G 환경에 필요한 성능, 확장성 및 안정성을 달성하고자 하는 중급 수준의 통신 엔지니어와 네트워크 설계자를 대상으로 합니다.

이 과정을 이수하면 학습자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 기존 네트워크 인프라의 현황과 6G로의 전환에 필요한 준비 상태를 평가할 수 있습니다.
• 초저지연성 및 대용량 데이터 처리에 적합한 전송망 및 프론트홀/백홀 아키텍처를 설계할 수 있습니다.
• 6G 활용 시나리오에 맞는 클라우드 네이티브 원칙, vRAN/O-RAN 통합 방안 및 엣지 컴퓨팅 위치 선정 방법을 적용할 수 있습니다.
• 밀리미터파 및 테라헤르츠 대역 이용 시 발생하는 네트워크 요구사항과 RF 환경 업그레이드 계획을 수립할 수 있습니다.
• 성능 및 신뢰성 확보를 위한 검증 절차, 테스트 방법 및 실시간 모니터링 전략을 정의할 수 있습니다.
• 비즈니스 목표와 리스크 관리 측면에서 효과적인 단계별 마이그레이션 로드맵과 투자 계획을 기획할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 기술 관련 강의와 네트워크 아키텍처 심층 분석
• 사례 연구 및 실제 설계 워크숍
• 시뮬레이션 및 검증 도구를 활용한 실습 과정

강좌 맞춤형 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육이 필요할 경우, 저희에게 문의하여 일정을 조율해 드리겠습니다.

본 강사 주도형 실시간 훈련 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 글로벌 6G 환경을 이해하고 그에 따른 사업 기회를 평가하며 선제적인 전략적 투자를 계획하려는 임원급 참가자들을 위해 설계되었습니다.

과정 마무리 시점에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 6G 생태계 조성에 영향을 미치는 신규 시장 동향 및 글로벌 이니셔티브 파악
• IMT-2030 관련 규제 체계와 주파수 할당 일정의 핵심 내용 이해
• 기술 성숙도와 각 공급업체들의 역량 수준 평가
• 선제적 투자 전략, 연구 협력 방안 및 시범 사업 계획을 위한 로드맵 구축

본 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 엣지 AI 분야의 최신 발전 동향을 익히고, 엣지 환경에 적합한 AI 모델 최적화 방법을 습득하며 다양한 산업에서의 특수 응용 사례를 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 모델 개발 및 최적화를 위한 고급 기법들을 탐구할 수 있습니다.
• 엣지 기기에 AI 모델을 배포하기 위한 첨단 전략들을 구현할 수 있습니다.
• 고급 엣지 AI 응용 분야를 위해 특화된 도구 및 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
• 엣지 AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 분야에서 혁신적인 활용 사례와 새로 부상하는 트렌드를 탐색할 수 있습니다.
• 엣지 AI 배포 시 발생할 수 있는 윤리적 및 보안적 이슈들을 해결할 수 있습니다.

『6G 네트워크에서의 AI와 디지털 트윈』은 디지털 트윈 기술과 인공지능 기반 최적화가 어떻게 결합되어 차세대 6G 인프라를 모델링, 시뮬레이션 및 운영하는지를 심층적으로 다루는 고급 전문 교육 과정입니다.

본 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 디지털 트윈 방법론과 AI 기술을 활용해 실제와 유사한 환경에서 6G 네트워크의 설계, 검증 및 최적화를 수행하고자 하는 전문가들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 이수하면 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• 디지털 트윈이 6G 네트워크의 전 생애주기에서 수행하는 역할 및 그 아키텍처를 설명할 수 있습니다.
• RAN, 전송망 및 엣지 컴퓨팅 구성 요소에 대한 디지털 트윈 모델을 구축하고 설정할 수 있습니다.
• 네트워크 요소들의 폐쇄형 최적화, 이상 탐지 및 예측 유지보수를 위해 AI/ML 기법을 적용할 수 있습니다.
• 실시간 텔레메트리 데이터와 시뮬레이션 결과를 통합하여 모델 기반 오케스트레이션 및 의도 기반 제어 체계를 구현할 수 있습니다.
• 공동 시뮬레이션, 에뮬레이션 및 디지털 트윈 테스트베드를 활용한 검증·확인 절차를 설계할 수 있습니다.

교육 형태

• 기술적 이론 강의 및 아키텍처 심층 분석
• 시뮬레이터, 트윈 모델 및 ML 툴체인을 활용한 실습
• 사례 연구 설명 및 실제 프로젝트 기반 연습 활동

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 교육 내용을 고객의 요구에 맞게 조정하고 싶은 경우, 별도로 문의해 주시기 바랍니다.

이 강의형 라이브 교육은 대한민국(온라인 또는 현장) 형태로 진행되며, 다양한 용도에 맞춰 엣지 디바이스에서 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하고자 하는 중급 수준의 개발자, 데이터 사이언티스트 및 IT 관련 열정가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 원리와 그 장점을 이해할 수 있습니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 엣지 환경에 적합한 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화할 수 있습니다.
• 실제 엣지 디바이스 상에서 유용한 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.
• 엣지 환경에 배포된 모델의 성능을 평가하고 개선할 수 있습니다.
• 엣지 AI 응용 분야에서 발생하는 윤리 및 보안 관련 이슈를 파악할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 현장 형태로 진행되는 강사 주도형 교육으로, 엣지 AI 시스템에 필요한 보안 수단과 복원력 확보 전략을 실무적으로 도입하고자 하는 고급 수준의 사이버보안 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 환경에서 발생할 수 있는 보안 위험 및 취약점 파악
• 데이터 보호를 위한 암호화 및 인증 기법의 적용
• 사이버 공격에도 견고하게 대응할 수 있는 엣지 AI 아키텍처 설계
• 엣지 환경에서 안전한 AI 모델 배포 전략의 실무 적용

Cambricon MLU(Machine Learning Unit)는 엣지 환경과 데이터센터 환경에서 머신러닝 모델의 추론 및 학습에 최적화된 전용 AI 칩입니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. Cambricon MLU 하드웨어 기반에서 BANGPy 프레임워크와 Neuware SDK를 사용해 AI 모델을 개발하고 배포하려는 중급 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

강좌를 마친 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• BANGPy 및 Neuware 개발 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• Python과 C++ 기반의 모델을 Cambricon MLU용으로 개발하고 최적화할 수 있습니다.
• Neuware 런타임이 탑재된 엣지 및 데이터센터 기기에 모델을 배포할 수 있습니다.
• MLU 전용 가속 기능을 활용해 머신러닝 워크플로우를 통합할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론이 진행됩니다.
• BANGPy와 Neuware를 활용한 실습 기반 개발 및 배포 연습도 포함됩니다.
• 최적화, 통합 및 테스트에 초점을 맞춘 지도형 연습 과제가 제공됩니다.

강좌 맞춤화 옵션

• 사용 중인 Cambricon 기기 모델이나 구체적인 활용 사례에 맞게 강좌 내용을 조정하고자 하시는 경우, 문의해 주시면 요청에 따라 구성해 드립니다.

화웨이의 Ascend CANN 툴킷은 Ascend 310과 같은 엣지 디바이스에서 강력한 AI 추론 기능을 구현할 수 있도록 지원합니다. 계산 능력과 메모리가 제한적인 환경에서도 모델 컴파일, 최적화 및 배포를 위한 필수 도구들을 제공합니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 라이브 교육으로서 온라인 또는 현장에서 실시되며, CANN 툴체인을 활용해 Ascend 엣지 디바이스에 모델을 배포하고 최적화하려는 중급 수준의 AI 개발자 및 시스템 통합 담당자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• CANN 툴을 이용해 Ascend 310용 AI 모델을 준비 및 변환할 수 있습니다.
• MindSpore Lite와 AscendCL을 활용해 경량화된 추론 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
• 연산 및 메모리 자원이 제한적인 환경에서 모델 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 실제 엣지 환경에서 AI 애플리케이션을 배포하고 모니터링할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 시연
• 엣지 환경에 특화된 모델과 시나리오를 활용한 실습
• 가상 또는 물리적 엣지 하드웨어에서의 실시간 배포 예제

강의 맞춤형 설정 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 스마트 팜 구축을 위해 엣지 AI 솔루션 개발 및 배포를 원하는 초급부터 중급 수준의 농업 기술 전문가, IoT 전문가, 그리고 AI 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 정밀 농업에서 엣지 AI의 역할에 대한 이해
• 인공지능 기반 작물 및 가축 모니터링 시스템 구현
• 자동 관개 체계와 환경 감지 솔루션 개발
• 실시간 엣지 AI 분석을 활용한 농업 효율성 최적화

이 강좌는 대한민국에서 진행되는 강사 주도형 교육으로서, 엣지 AI를 활용하여 혁신적인 자율시스템 솔루션을 개발하고자 하는 중급 수준의 로봇 공학 엔지니어, 자율주행 차량 개발자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자율시스템에서 엣지 AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 엣지 기기에서 실시간 처리를 위해 필요한 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.
• 자율주행 차량, 드론 및 로봇에 엣지 AI 솔루션을 적용하는 방법을 습득합니다.
• 엣지 AI를 활용하여 제어 시스템의 설계와 최적화가 가능해집니다.
• 자율형 AI 애플리케이션과 관련된 윤리 및 규제 사항을 고려할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 엣지 AI의 개념부터 설정 및 배포까지 전반적인 내용을 체계적으로 이해하고자 하는 중급 수준의 개발자와 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
• 엣지 AI 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 엣지 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 기존 시스템 및 워크플로우에 엣지 AI를 통합할 수 있습니다.
• 엣지 AI 구현 시 고려해야 할 윤리적 사항과 모범 사례를 파악할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 실습 중심 교육으로, 엣지 디바이스에서 실시간 처리를 위해 컴퓨터 비전 모델을 구현하고 최적화하려는 중급 이상 수준의 컴퓨터 비전 엔지니어, AI 개발자 및 IoT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마친 후에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념 및 컴퓨터 비전 분야에서의 활용 방안에 대한 이해
• 실시간 이미지 및 영상 분석을 위해 엣지 디바이스에 최적화된 딥러닝 모델을 배포할 수 있음
• TensorFlow Lite, OpenVINO, NVIDIA Jetson SDK와 같은 프레임워크를 활용해 모델을 배포할 수 있음
• 성능 향상, 전력 효율성 및 지연 시간 최소화 측면에서 AI 모델을 최적화할 수 있음

6G는 5G의 발전을 기반으로 한 차세대 무선 네트워크 체계로, 극도로 낮은 지연 시간, 엄청난 데이터 전송량, 광범위한 지능형 기능 및 센싱 기술까지 갖추어 다양한 신규 애플리케이션과 서비스 구현을 가능하게 합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 6G의 기술적 기반, 규제 환경 및 비즈니스 전략적 영향에 대해 이해하고자 하는 초급에서 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• ​6G의 핵심 개념과 5G와의 차이점을 설명할 수 있습니다.
• ​6G 구현에 필수적인 주요 기술들과 그 실제적 의미를 파악할 수 있습니다.
• ​6G로 인해 새롭게 가능해질 고부가가치 활용 사례와 산업 분야들을 평가할 수 있습니다.
• ​6G 도입에 필요한 주파수, 규제 및 정책적 측면을 이해할 수 있습니다.
• ​자사 조직의 6G 대비 전략 계획 초안을 작성할 수 있습니다.

교육 방식

• 개념 중심의 상호작용형 강의
• 산업별 사례 분석 및 실제 적용 예시 소개
• 그룹 워크숍을 통해 조직 차원의 6G 대비 전략 수립 연습

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정을 기업의 요구에 맞춰 특화된 형태로 진행하고자 하시는 경우, 문의해주시면 조율해드리겠습니다.