TinyML for IoT Applications 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 최신 발전 사항을 숙지하고 엣지 배포를 위해 AI 모델을 최적화하며 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 전문화된 애플리케이션을 제공합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI 모델 개발 및 최적화의 고급 기술을 살펴보세요.
• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최첨단 전략을 구현하세요.
• 고급 Edge AI 애플리케이션을 위한 전문 도구와 프레임워크를 활용하세요.
• Edge AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
• Edge AI의 혁신적인 사용 사례와 새로운 트렌드를 살펴보세요.
• Edge AI 배포 시 고급 윤리 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션을 위해 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 데 필요한 실용적인 기술을 얻고자 하는 중급 개발자, 데이터 과학자 및 기술 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 원리와 이점을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
• 엣지 디바이스에 실용적인 AI 솔루션을 구현하세요.
• 엣지 배포 모델의 성능을 평가하고 개선합니다.
• Edge AI 애플리케이션의 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 산업에서 효율성, 실시간 처리 및 혁신을 가능하게 하는 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 이해하고자 하는 중급 IT 전문가와 비즈니스 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT와 엣지 컴퓨팅의 원리와 디지털 혁신에서의 역할을 이해해보세요.
• 제조, 물류, 에너지 부문에서 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 사용 사례를 파악합니다.
• 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 배포 시나리오를 구분합니다.
• 예측적 유지 관리 및 실시간 의사 결정을 위한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 설정 및 배포를 포함하여 개념부터 실제 구현까지 Edge AI에 대한 포괄적인 이해를 얻고자 하는 중급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 개념을 이해합니다.
• Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• Edge AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
• Edge AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• Edge AI를 기존 시스템 및 워크플로와 통합합니다.
• Edge AI 구현 시 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 의료 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 의료 전문가, 생물 의학 엔지니어 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 의료 분야에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치 및 진단 도구에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI를 사용하여 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI를 활용하여 지능형 데이터 처리 및 분석 기능으로 IoT 애플리케이션을 향상시키려는 중급 개발자, 시스템 설계자 및 업계 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 사항과 IoT에서의 적용을 이해합니다.
• IoT 장치를 위한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT용 Edge AI의 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge Computing을 사용하여 소스 네트워크에 있는 스마트 장치를 활용하여 더 빠른 성능을 위해 데이터 관리를 분산하려는 제품 관리자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge Computing의 기본 개념과 장점을 이해하세요.
• Edge Computing을 적용할 수 있는 사용 사례와 예를 식별하세요.
• 보다 빠른 데이터 처리와 운영 비용 절감을 위한 Edge Computing 솔루션을 설계하고 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 적용하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 솔루션을 최적화하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 및 엣지 컴퓨팅에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• IoT 기기에 Federated Learning 모델을 구현하여 분산형 AI 처리를 구현합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경에서 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하세요.
• IoT 시스템의 데이터 개인정보 보호 및 네트워크 제약과 관련된 과제를 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 기본 사항과 입문 애플리케이션을 이해하려는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• 간단한 Edge AI 애플리케이션을 개발하고 배포합니다.
• Edge AI의 사용 사례와 이점을 식별하고 이해합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite 및 Edge Impulse를 사용하여 마이크로컨트롤러에 머신 러닝 모델을 배포하려는 중급 임베디드 시스템 엔지니어 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TinyML의 기본 사항과 에지 AI 애플리케이션에 대한 이점을 이해하세요.
• TinyML 프로젝트를 위한 개발 환경을 설정하세요.
• 저전력 마이크로컨트롤러에서 AI 모델을 훈련하고, 최적화하고, 배포합니다.
• TensorFlow Lite 및 Edge Impulse를 사용하여 실제 TinyML 애플리케이션을 구현합니다.
• 전력 효율성과 메모리 제약에 맞춰 AI 모델을 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 샘플 NB-IoT 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하면서 NB-IoT(LTE Cat NB1이라고도 함)의 다양한 측면에 대해 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NB-IoT의 다양한 구성 요소를 식별하고 생태계를 형성하기 위해 어떻게 함께 맞춰야 하는지 알아보세요.
• NB-IoT 장치에 내장된 보안 기능을 이해하고 설명하세요.
• NB-IoT개의 장치를 추적하는 간단한 애플리케이션을 개발하세요.

ThingsBoard은 IoT 솔루션을 위한 장치 관리, 데이터 수집, 처리 및 시각화를 제공하는 오픈 소스 IoT 플랫폼입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 ThingsBoard을 IoT 솔루션에 통합하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 설치 및 구성 ThingsBoard
• ThingsBoard 기능 및 아키텍처의 기본 사항을 이해합니다.
• ThingsBoard을 사용하여 IoT 애플리케이션을 구축하세요.
• 원격 측정 장치 데이터 라우팅을 위해 Kafka와 통합 ThingsBoard
• 여러 장치의 데이터 집계를 위해 ThingsBoard을 Apache Spark과 통합합니다.

청중

• 소프트웨어 엔지니어
• 하드웨어 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 TinyML 기본 사항을 이해하고, 응용 프로그램을 탐색하고, 마이크로 컨트롤러에 AI 모델을 배포하려는 초보 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TinyML의 기본과 그 중요성을 이해하세요.
• 마이크로컨트롤러와 엣지 디바이스에 가벼운 AI 모델을 배포합니다.
• 저전력 소비에 맞춰 머신 러닝 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
• TinyML은 제스처 인식, 이상 감지, 오디오 처리와 같은 실제 응용 프로그램에 적용합니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.