Federated Learning and Edge AI 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 최신 발전 사항을 숙지하고 엣지 배포를 위해 AI 모델을 최적화하며 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 전문화된 애플리케이션을 제공합니다.

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.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션을 위해 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 데 필요한 실용적인 기술을 얻고자 하는 중급 개발자, 데이터 과학자 및 기술 애호가를 대상으로 합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 자율 시스템 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 로봇 엔지니어, 자율 차량 개발자 및 AI 연구원을 대상으로 합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 설정 및 배포를 포함하여 개념부터 실제 구현까지 Edge AI에 대한 포괄적인 이해를 얻고자 하는 중급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 의료 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 의료 전문가, 생물 의학 엔지니어 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 의료 분야에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치 및 진단 도구에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI를 사용하여 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI를 활용하여 지능형 데이터 처리 및 분석 기능으로 IoT 애플리케이션을 향상시키려는 중급 개발자, 시스템 설계자 및 업계 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 사항과 IoT에서의 적용을 이해합니다.
• IoT 장치를 위한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT용 Edge AI의 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

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.

대한민국에서 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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 기본 사항과 입문 애플리케이션을 이해하려는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• 간단한 Edge AI 애플리케이션을 개발하고 배포합니다.
• Edge AI의 사용 사례와 이점을 식별하고 이해합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI 솔루션을 보호하고 윤리적으로 배포하려는 중급 사이버 보안 전문가, 시스템 관리자 및 AI 윤리 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 이해합니다.
• 에지 장치 및 데이터 보안을 위한 모범 사례를 구현합니다.
• Edge AI 배포의 보안 위험을 완화하기 위한 전략을 개발합니다.
• 윤리적 고려 사항을 다루고 규정 준수를 보장합니다.
• Edge AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사를 수행합니다.