교육목표

On-Device 머신러닝을 위한 모델 최적화 기술동향을 파악하고, 임베딩 디바이스에 ML/DL 구현을 위한 경량화 모델 아키텍처를 분석해봅니다. 또한 Edge 디바이스 머신러닝 구현을 위한 TensorflowLite 기반 TinyML 구축과 배포 기법을 습득하고, Edge 디바이스에 TinyML 응용 애플리케이션을 구축해봅니다.

교육내용

교육대상

수강 대상
- 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자
- On-Device 머신러닝 구현을 위한 기술동향과 경량화 모델 아키텍처를 이해하고자 하는 자
- 열악한 Edge 디바이스에 머신러닝 응용을 구현하는 방법을 파악하고자 하는 자- 딥러닝 생성 모델의 아키텍처를 분석하고 활용하고자 하는 자

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

과정 수강 안내
1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있습니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다.
3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.

패널티 안내

선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.

과정 커리큘럼

가. On-Device ML 최적화 기술 및 모델 아키텍처
- 모델 최적화를 위한 CPU/GPU 아키텍처 이해
- On-Device ML 최적화 기술 동향
- On-Device ML 최적화 모델 아키텍처 분석

나. On-Device ML을 위한 최적화 기법
- 모델과 바이너리 크기 최적화
- 추론 지연 최적화
- 에너지 사용 최적화

다. TensorflowLite를 활용한 TinyML 구축과 배포
- TensorflowLite 아키텍처 분석
- TinyML 모델 구축과 훈련
- On-Device TinyML 애플리케이션 구축
- TinyML 응용을 마이크로컨트롤러에 배포하기

라. Edge 디바이스 TinyML 응용 애플리케이션 만들기
- 호출어 감지 애플리케이션 만들기
- 호출어 감지 모델 훈련 & 배포
- 인체 감지 애플리케이션 만들기
- 인체 감지 모델 훈련 & 배포

비대면 과정

해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.

문의센터

[판교 교육장] 031-606-9337, [가산 교육장] 02-6278-9353

연관과정

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[비대면] 스마트 단말을 위한 딥러닝 모델 최적화와 TensorflowLite기반 TinyML 구축

후수 과정

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