TinyML를 통한 마이크로컨트롤러에서의 AI 배포 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.

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 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되는 교육으로, 산업 공학자, 제조업 전문가, AI 개발자 등 중급 수준의 전문가를 대상으로 에지 AI 솔루션을 산업 자동화에 구현하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 산업 자동화에서 에지 AI의 역할 이해하기.
• 에지 AI를 사용하여 예측 유지보수 솔루션 구현하기.
• 제조 공정에 대한 품질 관리에서 AI 기술 적용하기.
• 에지 AI를 사용하여 산업 공정 최적화하기.
• 산업 환경에서 에지 AI 솔루션 배포 및 관리하기.

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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 교육으로, 스마트 도시 계획자, 토목 기술자 및 스마트 도시 프로젝트 관리자가 스마트 도시 이니셔티브를 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 중급 수준을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• 스마트 도시 인프라에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
• 교통 관리 및 감시를 위한 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI 기술을 사용하여 도시 자원을 최적화합니다.
• Edge AI를 기존 스마트 도시 시스템에 통합합니다.
• 스마트 도시 배포에서 윤리적 및 규제 고려 사항을 다루습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 실습 교육으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 AI 전문가가 TensorFlow Lite를 활용하여 Edge AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 사람들에게 맞춤형 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• TensorFlow Lite의 기본 원리와 Edge AI에서의 역할을 이해합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 AI 모델을 개발하고 최적화합니다.
• TensorFlow Lite 모델을 다양한 엣지 디바이스에 배포합니다.
• 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법을 활용합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 실용적인 Edge AI 애플리케이션을 구현합니다.

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 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인)은 AI 모델을 엣지 배포에 최적화하려는 중급 AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 시스템 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 데 대한 도전 과제와 요구 사항을 이해합니다.
• AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이기 위해 모델 압축 기술을 적용합니다.
• 엣지 하드웨어에서의 모델 효율성을 향상시키기 위해 양자화 방법을 활용합니다.
• 모델 성능을 향상시키기 위해 프루닝 및 기타 최적화 기술을 구현합니다.
• 다양한 엣지 디바이스에 최적화된 AI 모델을 배포합니다.

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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로, TinyML의 기본 개념을 이해하고, 그 응용 사례를 탐구하며, 마이크로컨트롤러에 AI 모델을 배포하고자 하는 초급 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• TinyML의 기본 개념과 그 중요성을 이해합니다.
• 마이크로컨트롤러와 엣지 장치에 경량 AI 모델을 배포합니다.
• 저전력 소모를 위한 머신러닝 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 제스처 인식, 이상 탐지, 오디오 처리와 같은 실세계 응용 사례에 TinyML을 적용합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행하는 라이브 트레이닝은 TinyML 기술을 활용한 에너지 효율적인 하드웨어에서 AI 기반 애플리케이션을 구현하고자 하는 중급 수준의 임베디드 엔지니어, IoT 개발자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• TinyML 및 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• 마이크로컨트롤러에 가벼운 AI 모델을 배포합니다.
• 저전력 소비를 위한 AI 추론을 최적화합니다.
• TinyML을 실제 IoT 애플리케이션과 통합합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 예측 유지 관리, 이상 감지 및 스마트 센서 애플리케이션을 위해 TinyML를 구현하려는 중급 IoT 개발자, 임베디드 엔지니어 및 AI 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TinyML의 기본 사항과 IoT에서의 응용 분야를 이해하세요.
• IoT 프로젝트를 위한 TinyML 개발 환경을 설정하세요.
• 저전력 마이크로컨트롤러에서 ML 모델을 개발하고 배포합니다.
• TinyML를 사용하여 예측 유지 관리 및 이상 감지를 구현합니다.
• 효율적인 전력 및 메모리 사용을 위해 TinyML 모델을 최적화합니다.