Edge AI - 3. Edge AI 프로그래밍 실습 (3-1. 이미지 인식 AI (Image Recognition AI))

📌 3-1. 이미지 인식 AI (Image Recognition AI)Edge AI에서 이미지 인식(Computer Vision)은 가장 많이 활용되는 기술 중 하나입니다.이를 위해 OpenCV + TensorFlow Lite, Jetson Nano + YOLOv8, Google Coral TPU 기반 실시간 객체 탐지 등의 방법을 사용할 수 있습니다.🌟 1. OpenCV + TensorFlow Lite로 Edge AI 이미지 분류TensorFlow Lite(TFLite)는 경량화된 딥러닝 모델을 엣지 디바이스에서 실행할 수 있도록 최적화된 프레임워크입니다.OpenCV를 함께 활용하면 카메라에서 촬영한 이미지를 실시간으로 분석할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite 환경 구축📌 설치 ..

Edge AI - 2. Edge AI 개발을 위한 기초 준비 (2-1. 필수 기술 개요)

📌 2-1. 필수 기술 개요Edge AI 개발을 위해서는 머신러닝 & 딥러닝 기초, 경량 AI 모델, Python 프로그래밍 등의 핵심 기술을 익혀야 합니다.이러한 기술을 이해하면 엣지 디바이스에서 AI 모델을 최적화하고 실행할 수 있습니다.🌟 1. 머신러닝 & 딥러닝 기초 (Machine Learning & Deep Learning Basics)Edge AI는 머신러닝과 딥러닝 모델을 경량화하여 디바이스에서 실행하는 기술입니다.따라서 AI 모델의 기본 개념과 학습 방식을 이해하는 것이 중요합니다.✅ (1) 머신러닝 vs 딥러닝 구분  머신러닝 (ML)딥러닝 (DL)정의데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘다층 신경망(Neural Network)을 활용한 학습입력 데이터특징(Feature) 엔지니어링이 ..