TinyML for IoT Applications 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 현장에서 제공되는 라이브 교육으로, IoT와 엣지 컴퓨팅을 통해 다양한 산업에서의 효율성, 실시간 처리, 혁신을 이해하고자 하는 중급 IT 전문가와 비즈니스 매니저를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• IoT와 엣지 컴퓨팅의 원칙과 디지털 전환에서 그 역할을 이해합니다.
• 제조업, 물류, 에너지 부문의 IoT와 엣지 컴퓨팅 활용 사례를 식별합니다.
• 엣지와 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 배포 시나리오를 구분합니다.
• 예측 유지보수와 실시간 의사결정을 위한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현합니다.

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 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.

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.

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 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.

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.

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.