문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
TensorFlow Lite 소개
- TensorFlow Lite의 개요 및 아키텍처 설명
- TensorFlow 및 기타 엣지 AI 프레임워크와의 비교
- 엣지 AI에 TensorFlow Lite를 사용할 때의 장점과 한계점
- 엣지 AI 분야에서의 실제 활용 사례 소개
TensorFlow Lite 개발 환경 설정하기
- TensorFlow Lite 및 관련 종속 요소 설치 방법
- 개발 환경 구성 방법
- TensorFlow Lite의 주요 도구와 라이브러리 소개
- 환경 설정을 위한 실습 연습문제
TensorFlow Lite를 활용한 AI 모델 개발하기
- 엣지 기기 배포용 AI 모델 설계 및 학습 방법
- TensorFlow 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환하는 과정
- 성능과 효율성을 고려한 모델 최적화 기법
- 모델 개발 및 변환을 위한 실습 연습문제
TensorFlow Lite 모델 배포하기
- 스마트폰, 마이크로컨트롤러 등 다양한 엣지 기기에 모델 배포 방법
- 엣지 기기에서의 추론 실행 방법
- 배포 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결 방법
- 모델 배포를 위한 실습 연습문제
모델 최적화를 위한 도구와 기법들
- 양자화의 개념과 그 효과
- 가지치기 및 모델 압축 기법에 대한 설명
- TensorFlow Lite의 최적화 도구 활용 방법
- 모델 최적화를 위한 실습 연습문제
실제 엣지 AI 애플리케이션 개발하기
- TensorFlow Lite를 사용해 실생활에 적용 가능한 엣지 AI 애플리케이션을 구축하는 방법
- 다른 시스템 및 애플리케이션과의 통합 방안
- 성공적인 엣지 AI 프로젝트 사례 소개
- 실제 엣지 AI 애플리케이션을 직접 개발하는 최종 프로젝트
요약 및 향후 발전 방향
요건
- AI 및 머신러닝에 대한 기본적인 이해
- TensorFlow 사용 경험
- 기본적인 프로그래밍 능력 (Python 활용 권장)
수강 대상
- 개발자
- 데이터 과학자
- AI 전문가
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