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 (2-2. 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..

3. Jetson Nano/Xavier와 같은 ARM 기반 AI 개발 보드 활용NVIDIA의 Jetson 시리즈(Jetson Nano, Jetson Xavier NX, Jetson AGX Xavier 등)는 ARM 기반 AI 개발 보드로, 엣지 AI, 로봇공학, 컴퓨터 비전, 자율 주행, AIoT(Artificial Intelligence of Things) 등의 프로젝트에 최적화된 플랫폼이다.이러한 보드는 ARM Cortex-A 프로세서와 NVIDIA GPU(Tensor Core 포함)를 결합하여 실시간 AI 연산이 필요한 임베디드 시스템을 구축하는 데 적합하다.1. Jetson Nano/Xavier 개요 및 활용 분야1) Jetson Nano/Xavier의 주요 특징 모델  CPU GPU RAM AI..