Online TinyML Training in 대한민국

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 예측 유지 관리, 이상 감지 및 스마트 센서 애플리케이션을 위해 TinyML를 구현하려는 중급 IoT 개발자, 임베디드 엔지니어 및 AI 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TinyML의 기본 사항과 IoT에서의 응용 분야를 이해하세요.
• IoT 프로젝트를 위한 TinyML 개발 환경을 설정하세요.
• 저전력 마이크로컨트롤러에서 ML 모델을 개발하고 배포합니다.
• TinyML를 사용하여 예측 유지 관리 및 이상 감지를 구현합니다.
• 효율적인 전력 및 메모리 사용을 위해 TinyML 모델을 최적화합니다.

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.

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.