Course Outline

Edge AI의 고급 개념

  • Edge AI 아키텍처 심층 분석
  • Edge AI와 Cloud AI 비교분석
  • Edge AI의 최신 트렌드와 신기술
  • 고급 사용 사례 및 애플리케이션

고급 모델 최적화 기술

  • 에지 장치의 양자화 및 정리
  • 경량 모델을 위한 지식 증류
  • 엣지 AI 애플리케이션을 위한 전이 학습
  • 모델 최적화 프로세스 자동화

최첨단 배포 전략

  • Edge AI를 위한 컨테이너화 및 오케스트레이션
  • 엣지 컴퓨팅 플랫폼(예: Edge TPU, Jetson Nano)을 사용하여 AI 모델 배포
  • 실시간 추론 및 지연 시간이 짧은 솔루션
  • 에지 장치의 업데이트 및 확장성 관리

전문 도구 및 프레임워크

  • 고급 도구 탐색(예: TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • 하드웨어별 최적화 도구 사용
  • AI 모델을 특수 엣지 하드웨어와 통합
  • 실제 도구에 대한 사례 연구

성능 튜닝 및 모니터링

  • 엣지 디바이스의 성능 벤치마킹 기법
  • 실시간 모니터링 및 디버깅을 위한 도구
  • 대기 시간, 처리량 및 전력 효율성 해결
  • 지속적인 최적화 및 유지 관리 전략

혁신적인 Use Case 및 애플리케이션

  • 고급 Edge AI의 산업별 애플리케이션
  • 스마트 시티, 자율주행차, 산업용 IoT, 헬스케어 등
  • 성공적인 Edge AI 구현 사례 연구
  • Edge AI의 미래 동향 및 연구 방향

고급 윤리 및 보안 고려 사항

  • Edge AI 배포에서 강력한 보안 보장
  • 엣지에서 AI의 복잡한 윤리적 문제 해결
  • 개인정보를 보호하는 AI 기술 구현
  • 고급 규정 및 산업 표준 준수

실습 프로젝트 및 고급 연습

  • 복잡한 Edge AI 애플리케이션 개발 및 최적화
  • 실제 프로젝트 및 고급 시나리오
  • 협업 그룹 연습 및 혁신 과제
  • 프로젝트 프레젠테이션 및 전문가 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 심층적인 이해
  • 프로그래밍 언어 능숙도(Python 권장)
  • 엣지 컴퓨팅 및 엣지 디바이스에 AI 모델 배포 경험

청중

  • AI 실무자
  • 연구원
  • 개발자
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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