연합 학습 및 에지 AI 교육 과정

이 강사 지도형 라이브 훈련은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, 엣지 AI의 최신 발전 동향을 습득하고, 엣지 배포를 위한 AI 모델을 최적화하며, 다양한 산업 분야에서 전문화된 응용 프로그램을 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 전문가, 연구원, 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 엣지 AI 모델 개발 및 최적화에 대한 고급 기법을 탐구합니다.
• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최신 전략을 구현합니다.
• 고급 엣지 AI 응용 프로그램에 대한 전문 도구와 프레임워크를 활용합니다.
• 엣지 AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
• 엣지 AI의 혁신적인 사용 사례와 최신 동향을 탐구합니다.
• 엣지 AI 배포에서 고급 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최첨단 Federated Learning 기술을 습득하고 이를 대규모 AI 프로젝트에 적용하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 실습 중심의 교육과정으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 기술 애호가들을 대상으로 합니다. 이들은 엣지 기기에서 다양한 응용 프로그램에 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하고자 합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• 엣지 AI의 원칙과 그 혜택을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화합니다.
• 엣지 기기에서 실용적인 AI 솔루션을 구현합니다.
• 엣지에 배포된 모델의 성능을 평가하고 향상시킵니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에서 윤리적 및 보안 문제를 해결합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 교육을 통해 중급 수준의 로봇 공학자, 자율 주행 차량 개발자, 그리고 AI 연구자들이 자율 시스템 솔루션을 위한 혁신적인 Edge AI를 활용하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자율 시스템에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 에지 디바이스에서 실시간 처리용 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 자율 주행 차량, 드론, 그리고 로봇에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI를 사용하여 제어 시스템을 설계하고 최적화합니다.
• 자율 AI 응용 프로그램에서 윤리적 및 규제 고려 사항을 해결합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 지도형 실습 교육은 중급 개발자 및 IT 전문가들이 개념부터 실제 구현까지 엣지 AI에 대한 포괄적인 이해를 얻기 위해 설계되었습니다. 이는 설정 및 배포를 포함한 모든 과정입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• 엣지 AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 AI 모델을 개발, 학습, 최적화합니다.
• 엣지 AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• 엣지 AI를 기존 시스템 및 워크플로우와 통합합니다.
• 엣지 AI 구현에서 윤리적 고려 사항과 최선책에 대해 논의합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 의료 전문가, 생체공학자, AI 개발자가 에지 AI를 활용한 혁신적인 의료 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 분야에서 에지 AI의 역할과 혜택을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션을 위한 에지 장치에 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치와 진단 도구에 에지 AI 솔루션을 구현합니다.
• 에지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션에서의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 처리합니다.

이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
• IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.

대한민국에서 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.

대한민국에서 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.

대한민국에서 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.

대한민국에서 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.

대한민국에서 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.

이 인스트럭터-리드, 라이브 교육과정은 개인정보 보호 머신러닝 및 협력 AI 솔루션을 위해 분산 데이터 소스에서 연방 학습 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 AI 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 온라인 또는 오프라인에서 진행됩니다.

이 교육과정을 마치면 참가자들이 할 수 있는 일:

• 연방 학습의 핵심 개념과 이점을 이해합니다.
• AI 모델의 분산 학습 전략을 구현합니다.
• 연방 학습 기법을 사용하여 데이터 민감한 협업을 보안합니다.
• 의료 및 금융 분야에서 연방 학습의 사례 연구와 실용적인 예시를 탐구합니다.

이 강사 주도형 라이브 교육은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 엣지 AI의 기본 개념과 초보적인 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• 엣지 AI 환경 설정을 구성합니다.
• 간단한 엣지 AI 응용 프로그램을 개발하고 배포합니다.
• 엣지 AI의 사용 사례와 장점을 식별하고 이해합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 직접 교육을 통해 중간 수준의 사이버 보안 전문가, 시스템 관리자, AI 윤리 연구자가 엣지 AI 솔루션을 안전하게 배포하고 윤리적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 엣지 AI의 보안 및 개인정보 보호 문제 이해.
• 엣지 장치와 데이터를 보호하기 위한 최선의 관행 구현.
• 엣지 AI 배포에서의 보안 위험을 줄이기 위한 전략 개발.
• 윤리적 고려 사항 해결하고 규제 준수.
• 엣지 AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사 실시.