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코스 개요
산업 환경에서의 엣지 AI 소개
- 제조업에서 엣지 컴퓨팅이 중요한 이유
- 클라우드 기반 AI와의 비교
- 비전, 예측 유지보수, 제어에서의 사용 사례
하드웨어 플랫폼과 장치 수준 제약 사항
- 일반적인 엣지 하드웨어 개요 (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
- 처리 성능, 메모리, 전력 고려 사항
- 애플리케이션 유형에 맞는 적합한 플랫폼 선택
엣지를 위한 모델 개발 및 최적화
- 모델 압축, 가지치기, 양자화 기법
- 임베디드 배포를 위한 TensorFlow Lite 및 ONNX 사용
- 제약 환경에서 정확도와 속도의 균형 맞추기
엣지에서의 컴퓨터 비전 및 센서 융합
- 엣지 기반 시각 검사 및 모니터링
- 다중 센서(진동, 온도, 카메라) 데이터 통합
- Edge Impulse을 활용한 실시간 이상 감지
통신 및 데이터 교환
- 산업용 메시징을 위한 MQTT 사용
- SCADA, OPC-UA, PLC 시스템과의 통합
- 엣지 통신의 보안 및 견고성
배포 및 현장 테스트
- 엣지 장치에 모델 패키징 및 배포
- 성능 모니터링 및 업데이트 관리
- 사례 연구: 로컬 액추에이션을 통한 실시간 의사결정 루프
엣지 AI 시스템의 확장 및 유지보수
- 엣지 장치 관리 전략
- 원격 업데이트 및 모델 재학습 사이클
- 산업 등급 배포를 위한 라이프사이클 고려 사항
요약 및 다음 단계
요건
- 임베디드 시스템 또는 IoT 아키텍처에 대한 이해
- Python 또는 C/C++ 프로그래밍 경험
- 머신러닝 모델 개발에 대한 친숙함
대상 독자
- 임베디드 개발자
- 산업용 IoT 팀
21 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
