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Course Outline
TinyML 소개
- TinyML은 무엇입니까?
- 마이크로컨트롤러에서 머신러닝의 중요성.
- 기존 AI와 TinyML의 비교.
- 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항 개요.
TinyML 환경 설정
- Arduino IDE 설치 및 개발 환경 설정.
- TensorFlow Lite 및 Edge Impulse 소개.
- TinyML 애플리케이션을 위한 마이크로컨트롤러 플래싱 및 구성.
TinyML 모델 빌드 및 배포
- TinyML 워크플로 이해.
- 마이크로컨트롤러를 위한 간단한 머신러닝 모델을 훈련합니다.
- AI 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환합니다.
- 하드웨어 장치에 모델 배포.
에지 장치 최적화TinyML
- 메모리와 컴퓨팅 공간을 줄입니다.
- 양자화 및 모델 압축 기술.
- 벤치마킹TinyML 모델 성능.
TinyML 응용 프로그램 및 Use Case
- 가속도계 데이터를 활용한 제스처 인식.
- 오디오 분류 및 키워드 발견.
- 예측 유지 관리를 위한 이상 감지.
TinyML 과제 및 미래 동향
- 하드웨어 제한과 최적화 전략.
- TinyML의 보안 및 개인 정보 보호 문제.
- TinyML의 향후 발전 및 연구.
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 프로그래밍 지식 (Python 또는 C/C++)
- 머신 러닝 개념에 대한 지식(권장되지만 필수는 아님)
- 임베디드 시스템에 대한 이해(선택 사항이지만 도움이 됨)
청중
- 엔지니어
- 데이터 과학자
- AI 애호가
14 Hours
