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코스 개요

엣지 AI 개요

  • 정의 및 핵심 개념 설명
  • 엣지 AI와 클라우드 AI의 차이점 비교
  • 엣지 AI가 가져다주는 장점 및 당면 과제
  • 대표적인 엣지 AI 활용 사례 소개

엣지 AI 아키텍처 이해하기

  • 엣지 AI 시스템을 구성하는 주요 요소들
  • 하드웨어 및 소프트웨어 측면의 요구 사항
  • 엣지 AI 애플리케이션 내 데이터 흐름 방식
  • 기존 시스템과의 통합 방법

엣지 AI 환경 구축하기

  • 라즈베리파이, NVIDIA Jetson 등 주요 엣지 AI 플랫폼 소개
  • 필수 소프트웨어 및 라이브러리 설치 절차
  • 개발 환경 구성 방법
  • 엣지 AI 개발 환경 초기화 과정

엣지 AI 모델 개발 실습

  • 머신러닝 및 딥러닝 모델의 기본 개념
  • 엣지 환경에 적합한 모델 학습 방법
  • 효율적인 모델 최적화 기법 설명
  • 엣지 AI 개발에 유용한 도구 및 프레임워크 소개

엣지 AI 애플리케이션 배포 절차

  • 엣지 디바이스에 모델을 배포하는 단계별 방법
  • 이미 배포된 모델의 모니터링 및 관리 요령
  • 실시간 데이터 처리와 추론 기능 활용법
  • 실제 적용 사례 및 성공 사례 공유

엣지 AI의 활용 분야 및 응용 예시

  • 각 산업별로 적용되는 엣지 AI 사례 설명
  • 헬스케어, 자동차, 스마트 홈 분야의 구체적인 응용 사례
  • 성공 사례를 통해 얻은 교훈 공유
  • 엣지 AI 산업의 미래 동향 및 발전 가능성

윤리적 고려사항과 바람직한 운영 방안

  • 엣지 AI 환경에서 개인정보 보호와 보안 유지 방법
  • 알고리즘 편향성 및 공정성 문제 해결 방안
  • 관련 법규 및 표준 준수 전략
  • 책임감 있게 AI를 활용하기 위한 모범 사례 제시

실습 프로젝트 및 연습 과제

  • 간단한 엣지 AI 애플리케이션 개발 과정 체험
  • 실생활과 밀접하게 관련된 프로젝트 및 시나리오 연습
  • 그룹별 협력형 실습 활동 진행
  • 각자의 결과물 발표와 피드백 제공

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 기본적인 AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 프로그래밍 언어 사용 경험(파이썬 권장)
  • 일반적인 컴퓨팅 개념에 대한 기초 지식

수강 대상

  • 개발자
  • IT 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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