임베디드 AI의 온라인 전문 연구 프로그램

개요

임베디드 인공 지능(AI)은 클라우드 기반 AI 기술만으로는 불가능한 새롭고 저렴하며 저전력 AI 솔루션을 가능하게 합니다. 엣지 AI 칩 시장은 전체 칩 시장보다 훨씬 빠르게 성장하고 있으며, 2024년에 판매될 엣지 AI 칩의 수는 15억 개로 추정됩니다. 임베디드 AI에는 기존 임베디드 시스템, 데이터 사이언스 및 머신 러닝(ML)을 넘어서는 지식과 기술이 필요합니다. 장치, 센서 및 비디오, 오디오, 모션 또는 기타 신호에 대한 실시간에 가까운 고급 신호 처리 방법에 대한 지식이 필요합니다. 임베디드 AI 애플리케이션을 개발하려면 전문 소프트웨어 도구와 프레임워크가 필요합니다.

이 프로그램은 기술의 다음 주요 변화와 관련 직업 수요 증가를 활용하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다. 이 프로그램은 흥미진진한 새로운 임베디드 AI 장치를 만드는 데 사용되는 전문 도구, 프레임워크, 기술, 플랫폼 및 방법을 탐구합니다. TinyML 연구 – ML 기술을 적용하여 리소스가 제한된 장치에 AI를 내장하는 분야입니다. 복잡한 임베디드 AI 애플리케이션이 스마트폰, 드론 및 처리, 메모리, 전력 및 기타 리소스를 제한하는 기타 장치에서 어떻게 작동하는지 알아보십시오. 비디오, 오디오, 모션 및 기타 신호를 처리하는 중요한 애플리케이션 이면의 신호 처리 방법 및 ML 모델을 조사합니다. ML 프레임워크를 사용하여 이러한 애플리케이션을 만들고 실습 프로젝트에서 임베디드 AI 하드웨어와 함께 사용하는 방법을 살펴보세요. 응용 프로그램에 적합한 하드웨어, 개발 도구 및 소프트웨어 구성 요소를 선택하는 방법을 알아보십시오. 장치와 클라우드에서 수행해야 하는 AI 처리의 혼합에 대한 결정을 내리는 데 필요한 절충안을 검토합니다. 학습한 내용을 적용하고 최첨단 디바이스, 센서, 신호 처리, TinyML 방법 및 임베디드 ML 프레임워크를 사용하여 임베디드 AI 디바이스를 만듭니다.

프로그램 혜택

• 실습 예제와 활동을 사용하여 임베디드 AI 애플리케이션, 기술 및 고도로 전문화된 임베디드 ML 소프트웨어 프레임워크를 탐색합니다.
• 객체 인식, 깨우기 워드 프로세싱 및 제스처 감지와 같은 몇 가지 중요한 애플리케이션 뒤에 있는 임베디드 ML 모델(딥 러닝 신경망 포함)에 대한 세부 정보를 살펴봅니다.
• 임베디드 ML 모델을 개발하고 배포하는 데 필요한 단계를 검토합니다.
• TinyML 애플리케이션의 리소스가 제한된 장치에 ML 모델을 배포할 때 발생하는 고유한 문제를 이해합니다.
• 최첨단 센서, 디바이스, 신호 처리, TinyML 방법 및 임베디드 ML 프레임워크를 사용하여 임베디드 AI 디바이스를 만듭니다.
• 실제 센서 데이터를 수집하고, ML 모델을 훈련 및 검증하고, 리소스가 제한된 디바이스에 배포하기 위해 모델을 최적화하고, 모델을 하드웨어에 배포합니다.
• 새로운 배터리 구동 애플리케이션이 복잡한 ML 모델을 실행할 수 있도록 하는 신경망 가속기를 통합하는 새로운 저전력 마이크로컨트롤러를 포함하여 임베디드 AI를 실행하는 데 사용할 수 있는 장치의 기능을 살펴보세요.
• 임베디드 AI의 현재 동향과 앞으로 어떤 일이 일어날지 살펴보세요.

대체 디지털 자격 증명 획득

임베디드 AI 입문 과정에서 적격 과제를 성공적으로 완료하면 ADC(Alternative Digital Credential)를 취득할 수 있는 기회가 제공됩니다. 디지털 배지라고도 하는 ADC는 획득한 특정 기술 및 역량에 대한 가상 기록이며 LinkedIn, Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 플랫폼을 통해 고용주, 동료 및 다른 사람들과 교육 성과를 공유할 수 있는 검증 가능한 방법을 제공합니다.

전문 연구 상 요건

전문 연구 수료증은 각 과목에서 "C" 이상의 학점으로 3과목(9학점)을 이수하면 수여됩니다. 디지털 인증서를 받으려면 모든 프로그램 요구 사항을 완료한 후 환불 불가 $35 신청 수수료와 함께 인증서 요청을 제출하십시오. 모든 요구 사항은 학생이 첫 번째 과정에 등록한 후 5년 이내에 완료되어야 합니다. 전문 연구 상을 추구하지 않는 학생들은 원하는만큼 개별 과정을 수강 할 수 있습니다.