TinyML 모델의 성능 및 효율 최적화 교육 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육 과정으로, 미세 컨트롤러에 TensorFlow Lite와 Edge Impulse를 사용하여 머신 러닝 모델을 배포하고자 하는 중급 임베디드 시스템 엔지니어와 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• TinyML의 기본 개념과 엣지 AI 응용 프로그램에 대한 이점을 이해합니다.
• TinyML 프로젝트를 위한 개발 환경을 설정합니다.
• 저전력 미세 컨트롤러에 AI 모델을 학습, 최적화 및 배포합니다.
• TensorFlow Lite와 Edge Impulse를 사용하여 실제 TinyML 애플리케이션을 구현합니다.
• AI 모델을 전력 효율성과 메모리 제약 조건에 맞게 최적화합니다.

TinyML은 저전력, 자원 제한 장치에서 머신러닝 모델을 배포하는 방법입니다. 이러한 장치들은 네트워크 에지에서 작동합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 전문가들을 대상으로 하며, TinyML 파이프라인을 보호하고 에지 AI 애플리케이션에서 프라이버시를 보존하는 기술을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

이 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 장치 내 TinyML 추론에 특유한 보안 위험을 식별합니다.
• 에지 AI 배포에서 프라이버시를 보호하는 메커니즘을 구현합니다.
• TinyML 모델과 임베디드 시스템을 적대적 위협으로부터 강화합니다.
• 제약 조건이 있는 환경에서 안전한 데이터 처리를 위한 최선의 방법을 적용합니다.

강의 형식

• 전문가 주도 토론으로 지원되는 참여형 강의.
• 실제 위협 시나리오에 중점을 둔 실용적인 연습.
• 임베디드 보안 및 TinyML 도구를 활용한 실무 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 조직은 이 교육을 자신들의 특정 보안 및 준수 요구사항에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

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.

TinyML은 저전력 마이크로컨트롤러와 임베디드 플랫폼에 기계 학습 모델을 배포하기 위한 프레임워크입니다. 이 플랫폼은 로보틱스와 자율 시스템에서 사용됩니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 자율로봇, 드론 및 지능형 제어 시스템에 TinyML 기반 인식 및 의사결정 능력을 통합하길 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 로봇 애플리케이션에 최적화된 TinyML 모델 설계.
• 실시간 자율성을 위한 장치 내 인식 파이프라인 구현.
• 기존 로봇 제어 프레임워크에 TinyML 통합.
• 임베디드 하드웨어 플랫폼에서 경량화된 AI 모델 배포 및 테스트.

과정 형식

• 기술 강의와 대화형 논의 결합.
• 임베디드 로봇 테스크에 중점을 둔 실습.
• 실제 자율 워크플로를 시뮬레이션하는 실용적인 연습.

과정 맞춤 옵션

• 조직별 로봇 환경에 대해 요청 시 맞춤 설정이 가능합니다.

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.

TinyML은 저전력, 리소스 제한이 있는 웨어러블 및 의료 장치에 기계 학습을 통합하는 것입니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 대면)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 하며, 건강 관리 모니터링 및 진단 응용 프로그램을 위한 TinyML 솔루션 구현에 관심이 있는 사람들을 위해 설계되었습니다.

이 훈련을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 실시간 건강 데이터 처리를 위한 TinyML 모델을 설계하고 배포할 수 있습니다.
• AI 기반 통찰력을 위해 생체 센서 데이터를 수집, 전처리 및 해석할 수 있습니다.
• 저전력 및 메모리 제한이 있는 웨어러블 장치에 모델을 최적화할 수 있습니다.
• TinyML 기반 출력의 임상적 관련성, 신뢰성 및 안전성을 평가할 수 있습니다.

강의 형식

• 실시간 시연과 상호작용을 통한 강의 지원.
• 웨어러블 장치 데이터와 TinyML 프레임워크를 활용한 실습.
• 안내된 실험실 환경에서 구현 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 특정 의료 장치나 규제 워크플로에 맞춘 맞춤형 훈련이 필요한 경우, 프로그램을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해 주세요.

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.

TinyML is a framework for deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices in the field.

This instructor-led, live training (online or onsite) is designed for intermediate-level professionals who wish to apply TinyML techniques to smart agriculture solutions that enhance automation and environmental intelligence.

Upon completing this program, participants will gain the ability to:

• Build and deploy TinyML models for agricultural sensing applications.
• Integrate edge AI into IoT ecosystems for automated crop monitoring.
• Use specialized tools to train and optimize lightweight models.
• Develop workflows for precision irrigation, pest detection, and environmental analytics.

Format of the Course

• Guided presentations and applied technical discussion.
• Hands-on practice using real-world datasets and devices.
• Practical experimentation in a supported lab environment.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with specific agricultural systems, please contact us to customize the program.