문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
엣지 AI의 고급 개념들
- 엣지 AI 아키텍처에 대한 심도 있는 분석
- 엣지 AI와 클라우드 AI 간의 비교 분석
- 엣지 AI 분야에서의 최신 트렌드 및 신기술
- 고급 활용 사례와 응용 방안
모델 최적화를 위한 첨단 기법들
- 엣지 기기 환경을 고려한 양자화 및 가지치기 기법
- 경량 모델 개발을 위한 지식 증류 기법
- 엣지 AI 응용 분야에 적합한 전이 학습 방법
- 모델 최적화 과정의 자동화 방안
첨단 배포 전략들
- 엣지 AI 환경을 위한 컨테이너화 및 오케스트레이션 기법
- Edge TPU, Jetson Nano 등 엣지 컴퓨팅 플랫폼에서의 AI 모델 배포 방법
- 실시간 추론 및 지연 시간 최소화 전략
- 엣지 기기 환경에서의 업데이트 관리 및 확장성 확보 방안
특수한 도구 및 프레임워크 활용법
- TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile 등 첨단 도구들에 대한 탐구
- 하드웨어 특성에 맞는 최적화 도구 활용법
- 특수 엣지 하드웨어와 AI 모델 간의 통합 방법
- 다양한 도구들이 실제 환경에서 어떻게 활용되는지에 대한 사례 연구
성능 튜닝 및 모니터링 기법
- 엣지 기기 환경에서의 성능 측정 방법
- 실시간 모니터링 및 디버깅을 위한 도구 활용법
- 지연 시간, 처리량, 전력 효율성 개선 방안
- 지속적인 최적화와 유지관리를 위한 전략
혁신적인 활용 사례 및 응용 분야
- 고급 엣지 AI 기술이 각 산업 분야에서 어떻게 적용되는지 살펴봅니다.
- 스마트 시티, 자율주행 차량, 산업용 IoT, 헬스케어 등 다양한 사례들을 다룹니다.
- 성공적인 엣지 AI 구현 사례들에 대한 심층 분석
- 향후 엣지 AI 분야에서 예상되는 발전 방향 및 연구 과제
윤리적·보안적 고려사항
- 엣지 AI 배포 환경에서의 보안 강화 방안
- 엣지 환경에서 발생할 수 있는 복잡한 윤리적 이슈들에 대한 접근법
- 개인정보 보호를 고려한 AI 기술 활용 방안
- 최신 규제 요건 및 업계 표준 준수 방법
실습 프로젝트 및 첨단 연습 과제들
- 복잡한 엣지 AI 애플리케이션 개발 및 최적화 실습
- 실제 상황을 반영한 프로젝트와 심도 있는 연습 과제들
- 그룹 협업 기반의 연습 및 혁신적인 아이디어 창출 활동
- 프로젝트 발표 및 전문가 피드백 제공
요약 및 향후 방향
요건
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 깊은 이해
- 프로그래밍 언어에 능숙해야 함(파이썬 사용 권장)
- 엣지 컴퓨팅 환경 및 엣지 기기에 AI 모델을 배포한 경험
수강 대상
- AI 실무자
- 연구자
- 개발자
14 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨
