에지 및 임베디드 AI

이 비디오 시리즈에서는 클라우드에 의존하는 대신, 훈련된 모델을 에지 컴퓨터나 임베디드 시스템과 같은 로컬 기기에서 직접 실행하는 에지 및 임베디드 AI를 소개합니다. 이 접근 방식이 어떻게 더 빠른 응답을 가능하게 하고, 대역폭 사용을 줄이며, 데이터 프라이버시를 강화하고, 네트워크 연결이 불안정할 때에도 신뢰성을 개선할 수 있는지 알아볼 수 있습니다.

에지 및 임베디드 시스템에 대한 AI 개발이 클라우드 배포와 어떻게 다른지 살펴볼 수 있습니다. 기본적인 워크플로는 유사하지만, 리소스가 제한된 소자에 맞춰 모델을 최적화하려면 추가적으로 주의를 기울여야 합니다. 이 비디오에서는 모델이 타겟 하드웨어에 적합하면서도 효율적으로 동작하도록 가지치기, 양자화 및 투영과 같은 실질적인 전략 사용 방법을 다룹니다. 실습 예제를 통해 신경망 모델이 정확도를 희생하지 않고도 90% 이상 압축될 수 있음을 확인하고, 리소스가 제한된 소자에서도 첨단 AI 기능을 도입할 수 있음을 알 수 있습니다.