Edge AI - 5. 최신 Edge AI 트렌드 및 실무 적용 (5-3. Edge AI 프로젝트 기획 (Edge AI Project Planning))

📌 5-3. Edge AI 프로젝트 기획 (Edge AI Project Planning)Edge AI 프로젝트는 데이터 수집 → 모델 학습 → Edge 배포의 단계를 거쳐야 하며, 성공적인 프로젝트 사례를 분석하고, 개발자가 필요한 기술 스택 및 학습 방법을 익히는 것이 중요합니다.🌟 1. Edge AI 프로젝트 기획 단계✅ (1) 데이터 수집 (Data Collection)Edge AI 모델의 정확도를 높이려면 고품질 데이터 수집이 필수실시간 데이터를 수집할 수 있도록 IoT 센서, 카메라, 마이크로컨트롤러 등을 활용데이터 수집 후 노이즈 제거, 이상값 처리, 정규화 등의 전처리 필요📌 데이터 수집 방법 데이터 유형 수집 방법활용 사례이미지 데이터카메라 센서, CCTV 영상스마트 시티, 자율주행I..

Edge AI - 4. Edge AI 모델 배포 및 최적화 (4-1. 디바이스별 AI 모델 배포)

📌 4-1. 디바이스별 AI 모델 배포Edge AI 모델을 배포하려면 각 디바이스(Raspberry Pi, Jetson Nano, Google Coral TPU)에 최적화된 방식으로 모델을 변환하고 실행해야 합니다.이 과정에서 TensorFlow Lite, TensorRT, Edge TPU 등의 기술을 활용하여 AI 모델을 빠르고 효율적으로 실행할 수 있습니다.🌟 1. Raspberry Pi + TensorFlow Lite 배포Raspberry Pi는 소형 저전력 컴퓨터로, Edge AI 모델을 실행하는 데 널리 사용되는 플랫폼입니다.TensorFlow Lite(TFLite)를 활용하면 AI 모델을 경량화하여 Raspberry Pi에서 실시간 실행할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite..

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 (2-3. Edge AI 모델 최적화)

📌 2-3. Edge AI 모델 최적화Edge AI는 제한된 연산 리소스에서 AI 모델을 실행해야 하기 때문에 최적화가 필수적입니다.이를 위해 모델 경량화 기법, ONNX 및 OpenVINO 변환, AI 가속기 활용을 통해 속도를 향상시킵니다.🌟 1. 모델 경량화 기법 (Model Optimization Techniques)딥러닝 모델은 일반적으로 대형 신경망과 많은 파라미터를 포함하고 있어,Edge 디바이스에서 실행하기에는 연산량이 많고 속도가 느립니다.이를 해결하기 위해 양자화, 프루닝, 레이턴시 최적화 기법을 사용합니다.✅ (1) 양자화 (Quantization)AI 모델의 가중치(Weight)와 연산 Precision을 줄여서 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기법기존 모델은 32-bit ..

Edge AI - 2. Edge AI 개발을 위한 기초 준비 (2-2. Edge AI 개발 환경 구축)

📌 2-2. Edge AI 개발 환경 구축Edge AI를 개발하려면 하드웨어, 소프트웨어, AI 가속기 등을 조합하여 환경을 구축해야 합니다.여기서는 라즈베리파이, Jetson Nano, ESP32 & STM32를 활용한 AI 개발 환경을 정리하겠습니다.🌟 1. 라즈베리파이 + AI 가속기 환경 구축라즈베리파이(Raspberry Pi)는 소형 컴퓨터 기반의 Edge AI 개발 플랫폼으로,TensorFlow Lite & Coral Edge TPU를 활용하여 AI 모델을 실행할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite 환경 구축TensorFlow Lite(TFLite)는 라즈베리파이에서 경량 AI 모델을 실행하는 데 최적화된 프레임워크입니다.📌 설치 방법# TensorFlow Lite 패키지..

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 ..