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Course Outline
TinyML 소개
- TinyML란 무엇인가?
- 마이크로컨트롤러에서의 머신러닝의 중요성
- 전통적인 AI와 TinyML 비교
- 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항 개요
TinyML 환경 설정
- Arduino IDE 설치 및 개발 환경 설정
- TensorFlow Lite 및 Edge Impulse 소개
- TinyML 애플리케이션용 마이크로컨트롤러 플래싱 및 구성
TinyML 모델 빌드 및 배포
- TinyML 워크플로 이해
- 마이크로컨트롤러용 간단한 머신러닝 모델 학습
- AI 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환
- 모델을 하드웨어 장치에 배포
엣지 장치용 TinyML 최적화
- 메모리와 계산 풋프린트 축소
- 양자화 및 모델 압축 기술
- TinyML 모델 성능 벤치마킹
TinyML 애플리케이션 및 Use Case
- 가속도계 데이터를 사용한 제스처 인식
- 오디오 분류 및 키워드 스포팅
- 예측 유지보수를 위한 이상 감지
TinyML 도전 과제 및 미래 동향
- 하드웨어 제한 사항 및 최적화 전략
- TinyML의 보안 및 개인정보 보호 문제
- TinyML의 미래 발전 및 연구
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 프로그래밍 지식 (Python 또는 C/C++)
- 머신러닝 개념에 대한 친숙함 (권장되지만 필수는 아님)
- 임베디드 시스템 이해 (선택 사항이지만 유용함)
대상
- 엔지니어
- 데이터 과학자
- AI 애호가
14 Hours
