대한민국 Edge AI 과정

본 강사 주도 실시간 교육 과정(대한민국, 온라인 또는 오프라인)은 여러 엣지 기기에 걸쳐 AI 모델을 훈련시키면서 동시에 데이터 프라이버시를 지키고자 하는 고급 수준의 AI 연구자들, 데이터 과학자 및 보안 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 환경에서 연합 학습의 원리와 장점을 이해합니다.
• TensorFlow Federated 및 PyTorch를 활용해 연합 학습 모델을 구현할 수 있습니다.
• 분산된 엣지 기기들 간의 AI 훈련 과정을 최적화할 수 있습니다.
• 연합 학습에서 발생할 수 있는 데이터 프라이버시 및 보안 문제에 대처하는 방법을 알게 됩니다.
• 실제 환경에서 연합 학습 시스템을 배포하고 모니터링할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 스마트 팜 구축을 위해 엣지 AI 솔루션 개발 및 배포를 원하는 초급부터 중급 수준의 농업 기술 전문가, IoT 전문가, 그리고 AI 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 정밀 농업에서 엣지 AI의 역할에 대한 이해
• 인공지능 기반 작물 및 가축 모니터링 시스템 구현
• 자동 관개 체계와 환경 감지 솔루션 개발
• 실시간 엣지 AI 분석을 활용한 농업 효율성 최적화

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 현장 형태로 진행되는 강사 주도형 교육으로, 엣지 AI 시스템에 필요한 보안 수단과 복원력 확보 전략을 실무적으로 도입하고자 하는 고급 수준의 사이버보안 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 환경에서 발생할 수 있는 보안 위험 및 취약점 파악
• 데이터 보호를 위한 암호화 및 인증 기법의 적용
• 사이버 공격에도 견고하게 대응할 수 있는 엣지 AI 아키텍처 설계
• 엣지 환경에서 안전한 AI 모델 배포 전략의 실무 적용

본 강좌는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 스마트 체크아웃 시스템, 재고 관리 및 맞춤형 고객 서비스에 엣지 AI 솔루션을 적용하고자 하는 초급~중급 수준의 리테일 기술 전문가, AI 개발자, 비즈니스 분석가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI가 리테일 운영 및 고객 경험 개선에 어떻게 기여하는지 이해합니다.
• AI 기반 스마트 체크아웃 및 무인 결제 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 실시간 추적 및 분석 기능을 활용해 재고 관리를 최적화합니다.
• 컴퓨터 비전과 AI 기술을 활용해 매장 내 맞춤형 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되며, 5G 네트워크가 엣지 AI 애플리케이션 구현에 어떻게 기여하는지를 배우고자 하는 중급 수준의 통신 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 5G 기술의 기본 원리와 엣지 AI에 미치는 영향을 이해합니다.
• 저지연 환경에서 활용할 수 있도록 최적화된 AI 모델을 5G 환경에 배포할 수 있습니다.
• 엣지 AI와 5G 연결 기술을 이용해 실시간 의사결정 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 엣지 기기에서의 AI 워크로드 성능 최적화 방안을 습듭니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실시간 교육으로서, 리소스가 제한적인 기기에 경량 AI 모델을 배포하기 위해 이를 최적화하고 미세 조정하고자 하는 중급 수준의 임베디드 AI 개발자 및 엣지 컴퓨팅 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 배포에 적합한 사전 훈련된 모델을 선택하고 활용하는 방법
• 양자화, 가지치기 등 다양한 압축 기법을 활용해 모델 크기와 처리 지연 시간을 줄이는 방법
• 전이 학습을 이용하여 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정하는 기술
• 최적화된 모델을 실제 엣지 하드웨어 플랫폼에 배포하는 방법

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 실습 중심 교육으로, 엣지 디바이스에서 실시간 처리를 위해 컴퓨터 비전 모델을 구현하고 최적화하려는 중급 이상 수준의 컴퓨터 비전 엔지니어, AI 개발자 및 IoT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마친 후에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념 및 컴퓨터 비전 분야에서의 활용 방안에 대한 이해
• 실시간 이미지 및 영상 분석을 위해 엣지 디바이스에 최적화된 딥러닝 모델을 배포할 수 있음
• TensorFlow Lite, OpenVINO, NVIDIA Jetson SDK와 같은 프레임워크를 활용해 모델을 배포할 수 있음
• 성능 향상, 전력 효율성 및 지연 시간 최소화 측면에서 AI 모델을 최적화할 수 있음

본 강사 주도의 라이브 교육 대한민국 (온라인 또는 현장)는 에너지 효율적인 하드웨어에서 AI 기반 애플리케이션 구현을 위해 TinyML 기술을 활용하고자 하는 중급 수준의 임베디드 엔지니어, IoT 개발자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• TinyML 및 엣지 AI의 기본 개념 이해
• 마이크로컨트롤러에 경량화된 AI 모델 배포
• 저전력 소모을 위한 AI 추론 최적화
• 실제 IoT 애플리케이션에 TinyML 통합

본 강의는 대한민국 (온라인 또는 현장 교육) 형식으로 진행되며, 중급 수준 이상의 로봇공학 엔지니어, AI 개발자 및 자동화 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 로봇 응용 분야에 엣지 AI를 성공적으로 도입하고자 하는 분들입니다.

강의 종료 시점에는 참가자들이 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 자율 시스템에서 엣지 AI가 발휘하는 역할에 대한 이해
• 실시간 로봇 작동을 위해 엣지 기기상에 AI 모델을 배포하는 기술
• 저지연 환경에서의 의사결정을 위한 AI 성능 최적화 방법
• 컴퓨터 비전 및 센서 융합 기법으로 로봇 자율성 구현하는 접근법

본 강사 주도형 실시간 교육 과정은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 에너지 소비를 최소화하면서 저전력 디바이스에 AI 모델을 구현하고자 하는 고급 수준의 AI 엔지니어, 임베디드 개발자 및 하드웨어 엔지니어들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자는 다음 역량을 확보하게 됩니다:

• 에너지 효율적인 디바이스에서 AI 운용 시 직면하는 문제들을 이해할 수 있습니다.
• 저전력 환경 하에서 신경망을 최적화하여 추론 성능을 개선합니다.
• 양자화, 가지치기 및 모델 압축 기법을 실무에 적용할 수 있습니다.
• 전력 소비를 최소화하며 엣지 하드웨어 상에 AI 모델을 배포합니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 현장으로 진행되는 실습 중심 교육으로, NVIDIA Jetson 플랫폼을 활용해 엣지 애플리케이션에 AI 모델을 최적화하고 배포하려는 중급 수준의 AI 개발자, 임베디드 엔지니어 및 로봇공학 엔지니어를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념과 NVIDIA Jetson 하드웨어에 대한 이해
• 엣지 디바이스에 배포하기 위한 AI 모델 최적화 방법
• TensorRT를 활용한 딥러닝 추론 속도 향상 기법
• JetPack SDK 및 ONNX Runtime을 이용해 AI 모델 배포 방법

이 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 교육으로서, 엣지 환경에 AI 모델을 최적화하여 배포하고자 하는 중급 수준의 AI 개발자, 머신러닝 엔지니어 및 시스템 아키텍트들을 대상으로 합니다.

본 강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 기기에 AI 모델을 배포할 때 발생하는 문제점들과 요구사항들을 이해합니다.
• 모델 압축 기술을 활용하여 AI 모델의 크기와 복잡도를 줄일 수 있습니다.
• 양자화 기법을 적용하여 엣지 하드웨어에서 모델의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
• 가지치기 및 그 외 최적화 기법들을 활용해 모델 성능을 개선할 수 있습니다.
• 최적화된 AI 모델을 다양한 엣지 기기에 배포할 수 있습니다.

이 강사 주도 실시간 트레이닝 대한민국(온라인 또는 오프라인)은 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하려는 중급 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 테크 애호가를 위한 것입니다.

이 트레이닝을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI의 원리 및 그 이점을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정 및 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 훈련 및 최적화합니다.
• 엣지 디바이스에 실무적인 AI 솔루션을 구현합니다.
• 엣지에 배포된 모델의 성능을 평가하고 개선합니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에서의 윤리적 및 보안적 고려 사항을 다루는 방법을 학습합니다.

이 강사 주도형 실습 교육은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)으로 진행되며, 금융 서비스 분야에 엣지 AI 솔루션을 도입하고자 하는 중급 수준의 금융 전문가, 핀테크 개발자 및 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 서비스 분야에서 엣지 AI의 역할 이해하기
• 엣지 AI를 활용한 사기 탐지 시스템 구현하기
• AI 기반 솔루션을 통해 고객 서비스 개선하기
• 리스크 관리 및 의사결정에 엣지 AI 적용하기
• 금융 환경에서 엣지 AI 솔루션을 배포하고 관리하기

이 강사 주도형 라이브 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장 진행)에서 엣지 AI 솔루션을 산업 자동화에 도입하고자 하는 중급 수준의 산업 공학자, 제조 전문가 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 산업 자동화에서 엣지 AI의 역할을 이해합니다.
• 엣지 AI를 활용해 예측 유지보수 솔루션을 구현합니다.
• 제조 공정의 품질 관리를 위해 AI 기술을 적용합니다.
• 엣지 AI를 활용해 산업 공정을 최적화합니다.
• 산업 환경 내에서 엣지 AI 솔루션을 배포하고 관리할 수 있습니다.

엣지 AI는 인공지능 모델을 네트워크 가장자리에 위치한 디바이스 및 기계에 직접 배포함으로써, 최소한의 지연 시간 내에 실시간 의사결정이 가능하게 하는 기술입니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 전문가 대상 교육으로서, 제조 환경에서 속도와 신뢰성, 그리고 오프라인 운영 능력이 매우 중요한 경우에 AI 기반 로직 및 제어 시스템을 구현하고자 하는 임베디드 개발자 및 IoT 전문가들을 위해 설계되었습니다.

교육을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 시스템의 구조와 장점을 이해할 수 있습니다.
• 임베디드 디바이스에 배포 가능한 AI 모델을 구축하고 최적화할 수 있습니다.
• TensorFlow Lite 및 OpenVINO와 같은 도구를 활용해 지연 시간을 최소화하며 추론 작업을 수행할 수 있습니다.
• 센서, 액추에이터 및 산업용 통신 프로토콜과 엣지 지능 시스템을 통합할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 실습 문제와 연습 기회 제공
• 실제 실험실 환경에서 직접 구현해보는 Hands-on 세션 포함

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 맞춘 커스텀 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 협의 후 진행해드립니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실시간 교육으로, TensorFlow Lite를 활용해 엣지 AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자, 데이터 과학자 및 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow Lite의 기본 개념 및 엣지 AI에서의 역할을 이해합니다.
• TensorFlow Lite를 활용해 AI 모델을 개발하고 최적화할 수 있습니다.
• 다양한 엣지 기기에 TensorFlow Lite 모델을 배포할 수 있습니다.
• 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법들을 활용할 수 있습니다.
• TensorFlow Lite를 사용해 실제 엣지 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로서, 엣지 AI를 활용해 스마트 시티 개발을 추진하고자 하는 중급 수준의 도시 계획가, 토목 공학자 및 스마트 시티 프로젝트 관리자를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 스마트 시티 인프라에서 엣지 AI의 역할을 명확히 이해합니다.
• 교통 관리 및 감시 시스템 구축을 위해 엣지 AI 솔루션을 도입합니다.
• 엣지 AI 기술을 활용해 도시 자원의 최적화 방안을 수립합니다.
• 기존 스마트 시티 시스템과 엣지 AI를 유기적으로 통합합니다.
• 스마트 시티 구축 과정에서 발생할 수 있는 윤리적·법규상 문제에 대처할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실습 교육(대한민국, 온라인 또는 오프라인)은 엣지 AI 솔루션의 안전하고 윤리적인 배포를 목표로 하는 중급 수준의 사이버보안 전문가, 시스템 관리자, 그리고 AI 윤리 연구자를 대상으로 합니다.

교육 종료 후에는 참가자들이 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 환경에서의 보안 및 개인정보 보호 과제들을 이해합니다.
• 엣지 기기와 데이터를 안전하게 보호하기 위한 최선의 방법을 적용할 수 있습니다.
• 엣지 AI 배포 시 발생할 수 있는 보안 위험들을 줄이기 위한 전략을 수립합니다.
• 윤리적 문제를 고려하고 관련 규정 준수를 보장합니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사를 수행할 수 있습니다.

이 강좌는 대한민국에서 진행되는 강사 주도형 교육으로서, 엣지 AI를 활용하여 혁신적인 자율시스템 솔루션을 개발하고자 하는 중급 수준의 로봇 공학 엔지니어, 자율주행 차량 개발자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자율시스템에서 엣지 AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 엣지 기기에서 실시간 처리를 위해 필요한 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.
• 자율주행 차량, 드론 및 로봇에 엣지 AI 솔루션을 적용하는 방법을 습득합니다.
• 엣지 AI를 활용하여 제어 시스템의 설계와 최적화가 가능해집니다.
• 자율형 AI 애플리케이션과 관련된 윤리 및 규제 사항을 고려할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 엣지 AI를 활용해 혁신적인 의료 솔루션을 만들고자 하는 중급 수준의 의료 전문가, 생물의학 공학자 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

과정을 이수한 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 의료 분야에서 엣지 AI의 역할과 장점 파악
• 의료용 애플리케이션에 필요한 AI 모델을 엣지 기기상에서 개발 및 배포 가능
• 웨어러블 기기와 진단 도구에도 엣지 AI 솔루션 적용할 수 있게 됨
• 엣지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템 구축 및 배포 역량 확보
• 의료용 AI 개발 시 필요한 윤리적, 규제적 사항들을 인식하게 됨

본 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 엣지 AI 분야의 최신 발전 동향을 익히고, 엣지 환경에 적합한 AI 모델 최적화 방법을 습득하며 다양한 산업에서의 특수 응용 사례를 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 모델 개발 및 최적화를 위한 고급 기법들을 탐구할 수 있습니다.
• 엣지 기기에 AI 모델을 배포하기 위한 첨단 전략들을 구현할 수 있습니다.
• 고급 엣지 AI 응용 분야를 위해 특화된 도구 및 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
• 엣지 AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 분야에서 혁신적인 활용 사례와 새로 부상하는 트렌드를 탐색할 수 있습니다.
• 엣지 AI 배포 시 발생할 수 있는 윤리적 및 보안적 이슈들을 해결할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 강좌는 지능형 데이터 처리 및 분석 기능을 갖춘 IoT 애플리케이션 개발에 엣지 AI를 활용하고자 하는 중급 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 산업 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 원리와 IoT 환경에서의 활용법을 이해합니다.
• IoT 기기용 엣지 AI 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• IoT 애플리케이션을 위한 엣지 기기상에서 AI 모델을 개발 및 배포할 수 있습니다.
• IoT 시스템 내에서 실시간 데이터 처리와 의사결정을 구현할 수 있습니다.
• 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 엣지 AI를 통합할 수 있습니다.
• IoT 환경에서의 엣지 AI 활용 시 준수해야 할 윤리적 기준 및 모범 사례를 이해합니다.

이 강사 주도형 라이브 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 예측 유지보수, 이상 탐지 및 스마트 센서 애플리케이션 구현을 위해 TinyML을 활용하고자 하는 중급 수준의 IoT 개발자, 임베디드 엔지니어, AI 실무자를 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• TinyML의 기본 개념 및 IoT 분야에서의 활용 방안 이해하기
• IoT 프로젝트를 위한 TinyML 개발 환경 설정하기
• 저전력 마이크로컨트롤러에 머신러닝 모델을 개발하고 배포하기
• TinyML을 활용해 예측 유지보수 및 이상 탐지 구현하기
• 전력 및 메모리 효율성을 고려하여 TinyML 모델 최적화하기

본 강좌는 대한민국에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 엣지 AI의 개념부터 설정 및 배포까지 전반적인 내용을 체계적으로 이해하고자 하는 중급 수준의 개발자와 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
• 엣지 AI 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 엣지 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 기존 시스템 및 워크플로우에 엣지 AI를 통합할 수 있습니다.
• 엣지 AI 구현 시 고려해야 할 윤리적 사항과 모범 사례를 파악할 수 있습니다.

본 강사 주도형 실시간 교육 과정(대한민국)은 온라인 또는 현장에서 진행되며, TensorFlow Lite와 Edge Impulse를 사용하여 마이크로컨트롤러에 머신러닝 모델을 배포하고자 하는 중급 수준의 임베디드 시스템 엔지니어 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 습듭니다:

• TinyML의 기본 원리와 엣지 AI 애플리케이션에서의 이점 이해하기
• TinyML 프로젝트를 위한 개발 환경 설정하기
• 저전력 마이크로컨트롤러용으로 AI 모델을 학습시키고 최적화한 뒤 배포하기
• TensorFlow Lite와 Edge Impulse를 활용해 실제 TinyML 애플리케이션 구현하기
• 전력 효율성 및 메모리 한계 조건을 고려하여 AI 모델 최적화하기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 교육은 엣지 AI의 기본 개념과 초급 수준의 활용 사례를 이해하고자 하는 개발자 및 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육을 이수하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념과 아키텍처에 대한 이해
• 엣지 AI 환경 설정 및 구성 방법
• 간단한 엣지 AI 애플리케이션 개발 및 배포 능력
• 엣지 AI의 활용 사례와 장점 파악