Federated Learning and Edge AI 교육 과정
연합 학습은 원시 데이터를 공유하지 않고도 에지 기기가 협력하여 모델을 훈련할 수 있는 분산형 AI 훈련 방식으로, 개인 정보 보호와 효율성을 향상시킵니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 개인 정보를 보호하면서 여러 에지 장치에서 AI 모델을 교육하기 위한 연합 학습 기술을 구현하려는 고급 수준의 AI 연구자, 데이터 과학자 및 보안 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI에서 연방 학습의 원리와 이점을 이해하십시오.
- TensorFlow Federated 및 PyTorch를 사용하여 연합 학습 모델을 구현합니다.
- 분산된 에지 장치에서 AI 교육을 최적화합니다.
- 연합 학습에서 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결합니다.
- 실제 애플리케이션에서 연방 학습 시스템을 배포하고 모니터링합니다.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
Federated Learning 소개
- 기존 AI 훈련과 연합 학습의 개요
- 연합 학습의 핵심 원칙 및 장점
- Edge AI 애플리케이션에서의 연합 학습의 사용 사례
Federated Learning 아키텍처 및 워크플로
- 클라이언트-서버 및 피어투피어 연합 학습 모델 이해
- 데이터 분할 및 분산 모델 학습
- Communication 프로토콜 및 집계 전략
TensorFlow Federated를 사용하여 Federated Learning 구현
- 분산 AI 학습을 위한 TensorFlow Federated 설정
- Python를 사용하여 연합 학습 모델 구축
- 에지 디바이스에서 연합 학습 시뮬레이션
Federated Learning PyTorch 및 OpenFL 포함
- 연합 학습을 위한 OpenFL 소개
- PyTorch 기반 연방 모델 구현
- 연합 집계 기술 사용자 정의
Edge AI에 대한 성능 최적화
- 연합 학습을 위한 하드웨어 가속
- 통신 오버헤드 및 대기 시간 감소
- 리소스가 제한된 장치를 위한 적응형 학습 전략
Federated Learning의 데이터 개인정보 보호 및 보안
- 개인정보 보호 기술(보안 집계, 차등 개인정보 보호, 동형 암호화)
- 연합 AI 모델에서 데이터 유출 위험 완화
- 규정 준수 및 윤리적 고려 사항
Federated Learning 시스템 배포
- 실제 에지 디바이스에서 연합 학습 설정
- 페더레이션 모델 모니터링 및 업데이트
- 엔터프라이즈 환경에서 연합 학습 배포 확장
미래 트렌드 및 사례 연구
- 연합 학습 및 Edge AI의 새로운 연구
- 의료, 금융 및 IoT 분야의 실제 사례 연구
- 연합 학습 솔루션 발전을 위한 다음 단계
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신 러닝과 딥 러닝 개념에 대한 강력한 이해
- Python 프로그래밍 및 AI 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 또는 유사)에 대한 경험
- 분산 컴퓨팅 및 네트워킹에 대한 기본 지식
- AI의 데이터 프라이버시 및 보안 개념에 대한 지식
청중
- AI 연구자
- 데이터 과학자
- 보안 전문가
Open Training Courses require 5+ participants.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 5G 네트워크가 Edge AI 애플리케이션을 가속화하는 방법을 알아보고자 하는 중급 수준의 통신 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 5G 기술의 기본과 Edge AI에 미치는 영향을 이해하세요.
- 5G 환경에서 저지연 애플리케이션에 최적화된 AI 모델을 배포합니다.
- Edge AI 및 5G 연결을 사용하여 실시간 의사결정 시스템을 구현합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI 모델 개발 및 최적화의 고급 기술을 살펴보세요.
- 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최첨단 전략을 구현하세요.
- 고급 Edge AI 애플리케이션을 위한 전문 도구와 프레임워크를 활용하세요.
- Edge AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
- Edge AI의 혁신적인 사용 사례와 새로운 트렌드를 살펴보세요.
- Edge AI 배포 시 고급 윤리 및 보안 고려 사항을 해결합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 성능 향상을 위해 Federated Learning 알고리즘을 최적화하세요.
- Federated Learning에서 비 IID 데이터 분포를 처리합니다.
- 대규모 배포를 위한 Federated Learning 시스템 확장.
- 고급 Federated Learning 시나리오에서 개인 정보 보호, 보안 및 윤리적 고려 사항을 해결합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 원리와 이점을 이해합니다.
- 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
- 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
- 엣지 디바이스에 실용적인 AI 솔루션을 구현하세요.
- 엣지 배포 모델의 성능을 평가하고 개선합니다.
- Edge AI 애플리케이션의 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI 배포의 보안 위험과 취약성을 이해합니다.
- 데이터 보호를 위해 암호화 및 인증 기술을 구현합니다.
- 사이버 위협을 견딜 수 있는 복원력 있는 Edge AI 아키텍처를 설계합니다.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 스마트 농업을 위한 Edge AI 솔루션을 개발하고 배포하고자 하는 초급에서 중급 수준의 농업 기술 전문가, IoT 전문가 및 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.
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- 정밀 농업에서 Edge AI의 역할을 이해하십시오.
- AI 기반 작물 및 가축 모니터링 시스템을 구현합니다.
- 자동 관개 및 환경 감지 솔루션을 개발합니다.
- 실시간 Edge AI 분석을 사용하여 농업 효율성을 최적화하세요.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자율 시스템에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
- 에지 장치에서 실시간 처리를 위한 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
- 자율주행차, 드론, 로봇 공학에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
- Edge AI를 사용하여 제어 시스템을 설계하고 최적화합니다.
- 자율 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 기본 개념을 이해합니다.
- Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
- Edge AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
- Edge AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
- Edge AI를 기존 시스템 및 워크플로와 통합합니다.
- Edge AI 구현 시 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 기본과 컴퓨터 비전에서의 응용 프로그램을 이해합니다.
- 실시간 이미지 및 비디오 분석을 위해 에지 디바이스에 최적화된 딥 러닝 모델을 배포합니다.
- 모델 배포를 위해 TensorFlow Lite, OpenVINO 및 NVIDIA Jetson SDK와 같은 프레임워크를 사용하세요.
- 성능, 전력 효율성, 저지연 추론을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
Introduction to Federated Learning
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning의 기본 사항과 실제 응용 프로그램을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Federated Learning의 원리를 이해하세요.
- 기본 Federated Learning 알고리즘을 구현합니다.
- Federated Learning을 사용하여 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하세요.
- Federated Learning을 기존 AI 워크플로에 통합합니다.
Federated Learning for Finance
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 금융 산업에서 데이터 개인 정보 보호 및 협업 AI를 강화하기 위해 Federated Learning 기술을 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 금융에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
- 개인 정보를 보호하는 금융 애플리케이션을 위한 Federated Learning 모델을 구현합니다.
- 개인정보를 침해하지 않고 재무 데이터를 협업적으로 분석하세요.
- 사기 탐지 및 위험 관리와 같은 실제 재무 시나리오에 Federated Learning을 적용합니다.
Federated Learning for Healthcare
21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 의료 시나리오에 적용하여 기관 간 데이터 개인 정보 보호 및 효과적인 협업을 보장하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 의료에서 Federated Learning의 역할을 이해하세요.
- 환자 데이터 개인 정보 보호를 보장하면서 Federated Learning 모델을 구현합니다.
- 여러 의료 기관에서 AI 모델 훈련에 협력합니다.
- Federated Learning을 실제 의료 사례 연구에 적용하세요.
Federated Learning in IoT and Edge Computing
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 적용하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 솔루션을 최적화하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- IoT 및 엣지 컴퓨팅에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
- IoT 기기에 Federated Learning 모델을 구현하여 분산형 AI 처리를 구현합니다.
- 엣지 컴퓨팅 환경에서 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하세요.
- IoT 시스템의 데이터 개인정보 보호 및 네트워크 제약과 관련된 과제를 해결합니다.
Federated Learning for Privacy-Preserving AI
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 개발에서 데이터 개인 정보 보호를 보장하기 위해 Federated Learning을 이해하고 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
- Federated Learning 기술을 사용하여 개인 정보를 보호하는 머신 러닝 모델을 구현합니다.
- 분산형 AI 훈련에서 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하세요.
- 다양한 산업의 실제 시나리오에 Federated Learning을 적용하세요.
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14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 분산 데이터 소스에서 개인 정보를 보호하는 머신 러닝과 협업 AI 솔루션을 위한 연합 학습 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 수준의 AI 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 연합 학습의 핵심 개념과 이점을 이해합니다.
- AI 모델에 대한 분산형 훈련 전략을 구현합니다.
- 연합 학습 기술을 적용하여 데이터에 민감한 협업을 보호합니다.
- 의료 및 금융 분야에서 연합 학습의 사례 연구와 실제 사례를 살펴보세요.