연합 학습 및 에지 AI 교육 과정

이 온라인 또는 현장 교육 과정은 5G 네트워크가 에지 AI 애플리케이션을 가속화하는 방법을 탐구하려는 중급 수준의 통신 전문가, AI 엔지니어, IoT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 5G 기술의 기본 개념과 에지 AI에 미치는 영향을 이해합니다.
• 5G 환경에서 저지연 애플리케이션에 최적화된 AI 모델을 배포합니다.
• 에지 AI와 5G 연결을 사용하여 실시간 결정 시스템을 구현합니다.
• 에지 디바이스에서 효율적인 성능을 위해 AI 워크로드를 최적화합니다.

6G와 지능형 엣지는 6G 무선 기술, 엣지 컴퓨팅, IoT 생태계 및 AI 기반 데이터 처리의 통합을 탐구하는 전망적인 과정입니다. 이 과정은 지능적, 저지연, 적응형 인프라를 지원하기 위해 이러한 기술을 어떻게 통합할 수 있는지를 다룹니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 IT 아키텍트를 대상으로 하며, 6G 연결성과 지능형 엣지 시스템의 시너지를 활용한 차세대 분산 아키텍처를 이해하고 설계하는 데 도움을 줍니다.

이 과정을 완료한 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 6G가 엣지 컴퓨팅과 IoT 아키텍처를 어떻게 변화시킬 것인지 이해합니다.
• 초저지연, 고대역폭 및 자율 운영을 위한 분산 시스템을 설계할 수 있습니다.
• 엣지에서 AI와 데이터 분석을 통합하여 지능적인 의사결정을 할 수 있습니다.
• 확장 가능하고 안전하며 탄력적인 6G 준비형 엣지 인프라를 계획할 수 있습니다.
• 6G-엣지 융합으로 가능한 비즈니스 및 운영 모델을 평가할 수 있습니다.

코스 형식

• 상호작용적인 강의와 토론
• 사례 연구 및 적용된 아키텍처 설계 실습
• 엣지 또는 컨테이너 도구를 사용한 실시간 시뮬레이션 (선택 사항)

코스 맞춤 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 언제든지 문의해 주세요.

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 현장 또는 온라인으로 진행하는 라이브 트레이닝으로, 고급 수준의 사이버 보안 전문가, AI 엔지니어, 그리고 IoT 개발자들이 Edge AI 시스템에 대한 강력한 보안 조치와 회복력 전략을 구현하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Edge AI 배포에서의 보안 위험과 취약점을 이해합니다.
• 데이터 보호를 위한 암호화 및 인증 기법을 구현합니다.
• 사이버 위협에 견딜 수 있는 회복력 있는 Edge AI 아키텍처를 설계합니다.
• 엣지 환경에서의 안전한 AI 모델 배포 전략을 적용합니다.

Cambricon MLUs (Machine Learning 유닛)은 엣지 및 데이터 센터 시나리오에서 추론 및 학습을 위한 최적화된 전문 AI 칩입니다.

이 강사는 BANGPy 프레임워크와 Neuware SDK를 사용하여 Cambricon MLU 하드웨어에서 AI 모델을 구축하고 배포하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 하는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강의입니다.

이 강의가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 작업을 할 수 있게 됩니다:

• BANGPy와 Neuware 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• Python 및 C++ 기반 모델을 Cambricon MLU에 개발하고 최적화합니다.
• Neuware 런타임을 실행하는 엣지 및 데이터 센터 장치에 모델을 배포합니다.
• MLU 특화 가속 기능을 사용한 ML 워크플로를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• BANGPy와 Neuware를 개발 및 배포에 직접 사용하는 실습.
• 최적화, 통합 및 테스트에 중점을 둔 지도 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 강의를 Cambricon 장치 모델 또는 사용 사례에 맞게 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 조정을 신청하십시오.

화웨이의 Ascend CANN 툴킷은 Ascend 310과 같은 엣지 디바이스에서 강력한 AI 추론을 가능하게 합니다. CANN는 컴퓨팅과 메모리가 제한된 환경에서 모델을 컴파일, 최적화하고 배포할 수 있는 필수 도구를 제공합니다.

이 강사는 중급 AI 개발자 및 통합자를 대상으로, Ascend 엣지 디바이스에서 CANN 툴체인을 사용하여 모델을 배포하고 최적화하는 방법을 배울 수 있는 온라인 또는 현장 실습 수업을 제공합니다.

이 수업을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CANN 도구를 사용하여 Ascend 310용 AI 모델을 준비하고 변환합니다.
• MindSpore Lite와 AscendCL을 사용하여 가벼운 추론 파이프라인을 구축합니다.
• 제한된 컴퓨팅 및 메모리 환경에서 모델 성능을 최적화합니다.
• 실제 엣지 사용 사례에서 AI 애플리케이션을 배포하고 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의와 시연.
• 엣지 특화 모델과 시나리오를 위한 실습 작업.
• 가상 또는 물리적 엣지 하드웨어에 대한 실시간 배포 예시.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌를 커스터마이징하려면, 커스터마이징을 요청하려면 문의하여 주십시오.

이 강사는 현장 또는 온라인에서 진행되는 라이브 트레이닝으로, 초급에서 중급 수준의 아가테크 전문가, IoT 전문가 및 AI 엔지니어가 스마트 농업에 대한 Edge AI 솔루션을 개발하고 배포하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 정밀 농업에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
• AI 기반 작물 및 축산 모니터링 시스템을 구현합니다.
• 자동화된 관개 및 환경 감지 솔루션을 개발합니다.
• 실시간 Edge AI 분석을 사용하여 농업 효율을 최적화합니다.

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.