대한민국 Edge Computing 과정

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 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 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 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.