IoT 애플리케이션을 위한 엣지 AI 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.

6G와 지능형 엣지 컴퓨팅은 미래 지향적인 교육 과정으로, 6G 무선 기술과 엣지 컴퓨팅, IoT 생태계 및 AI 기반 데이터 처리가 어떻게 통합되어 지능적이고 저지연성이며 적응력 있는 인프라를 구축하는지를 탐구합니다.

이 강의는 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, 6G 연결성과 지능형 엣지 시스템 간의 시너지를 활용해 차세대 분산형 아키텍처를 설계하고자 하는 중급 수준의 IT 아키텍트들을 대상으로 합니다.

본 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 6G 기술이 엣지 컴퓨팅 및 IoT 아키텍처에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
• 극도로 낮은 지연 시간, 높은 대역폭 및 자율적 운영이 가능한 분산 시스템을 설계할 수 있습니다.
• 엣지 환경에서 AI와 데이터 분석을 통합하여 지능적인 의사결정을 실현할 수 있습니다.
• 6G에 대비한 확장성, 보안성 및 복원력이 뛰어난 엣지 인프라를 계획할 수 있습니다.
• 6G와 엣지 기술의 융합으로 가능해지는 비즈니스 모델과 운영 전략을 평가할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강연 및 토론
• 사례 연구와 실제 아키텍처 설계 연습
• 엣지 또는 컨테이너 도구를 활용한 실습 시뮬레이션

강의 맞춤화 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 기획 및 진행이 가능합니다.

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.

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

이 강사 주도형 실습 교육은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)으로 진행되며, 금융 서비스 분야에 엣지 AI 솔루션을 도입하고자 하는 중급 수준의 금융 전문가, 핀테크 개발자 및 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 서비스 분야에서 엣지 AI의 역할 이해하기
• 엣지 AI를 활용한 사기 탐지 시스템 구현하기
• AI 기반 솔루션을 통해 고객 서비스 개선하기
• 리스크 관리 및 의사결정에 엣지 AI 적용하기
• 금융 환경에서 엣지 AI 솔루션을 배포하고 관리하기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 엣지 AI를 활용해 혁신적인 의료 솔루션을 만들고자 하는 중급 수준의 의료 전문가, 생물의학 공학자 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

과정을 이수한 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 의료 분야에서 엣지 AI의 역할과 장점 파악
• 의료용 애플리케이션에 필요한 AI 모델을 엣지 기기상에서 개발 및 배포 가능
• 웨어러블 기기와 진단 도구에도 엣지 AI 솔루션 적용할 수 있게 됨
• 엣지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템 구축 및 배포 역량 확보
• 의료용 AI 개발 시 필요한 윤리적, 규제적 사항들을 인식하게 됨

이 강사 주도형 라이브 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장 진행)에서 엣지 AI 솔루션을 산업 자동화에 도입하고자 하는 중급 수준의 산업 공학자, 제조 전문가 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 산업 자동화에서 엣지 AI의 역할을 이해합니다.
• 엣지 AI를 활용해 예측 유지보수 솔루션을 구현합니다.
• 제조 공정의 품질 관리를 위해 AI 기술을 적용합니다.
• 엣지 AI를 활용해 산업 공정을 최적화합니다.
• 산업 환경 내에서 엣지 AI 솔루션을 배포하고 관리할 수 있습니다.

엣지 AI는 인공지능 모델을 네트워크 가장자리에 위치한 디바이스 및 기계에 직접 배포함으로써, 최소한의 지연 시간 내에 실시간 의사결정이 가능하게 하는 기술입니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 전문가 대상 교육으로서, 제조 환경에서 속도와 신뢰성, 그리고 오프라인 운영 능력이 매우 중요한 경우에 AI 기반 로직 및 제어 시스템을 구현하고자 하는 임베디드 개발자 및 IoT 전문가들을 위해 설계되었습니다.

교육을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 시스템의 구조와 장점을 이해할 수 있습니다.
• 임베디드 디바이스에 배포 가능한 AI 모델을 구축하고 최적화할 수 있습니다.
• TensorFlow Lite 및 OpenVINO와 같은 도구를 활용해 지연 시간을 최소화하며 추론 작업을 수행할 수 있습니다.
• 센서, 액추에이터 및 산업용 통신 프로토콜과 엣지 지능 시스템을 통합할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 실습 문제와 연습 기회 제공
• 실제 실험실 환경에서 직접 구현해보는 Hands-on 세션 포함

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 맞춘 커스텀 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 협의 후 진행해드립니다.