엣지 AI의 심장: 실시간 스트림 데이터를 위한 데이터 파이프라인 구축 가이드 (3편)
엣지 AI 모델의 성능은 데이터 전처리 단계에서 결정됩니다. 본 가이드는 실시간 센서/스트림 데이터를 모델이 즉시 활용 가능한 고품질의 '특징(Feature)'으로 변환하는 구체적인 아키텍처와 워크플로우를 제시합니다.
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[2편] 엣지 AI 모델, 이렇게 가볍게 만드세요: 양자화부터 배포까지 실전 최적화 가이드
클라우드에서 엣지 디바이스로 AI 모델을 옮길 때 성능 병목을 겪고 계신가요? 본 가이드는 TFLite, ONNX 등을 활용한 모델 경량화(양자화, 가지치기) 이론부터, Jetson/Coral 환경에서의 실전 최적화 및 배포까지 A to Z를 다룹니다.
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엣지 AI 배포 마스터 가이드 1편: 모델 경량화와 온디바이스 추론
왜 지금 엣지 AI인가 클라우드 AI는 강력하지만 한계가 뚜렷합니다. 네트워크 지연이 100ms를 넘는 환경에서 실시간 의사결정이 필요한 자율주행, 산업 로봇, 스마트 카메라는 클라우드 왕복을 기다릴 여유가 없습니다. 엣지 AI는 디바이스 자체에서 추론을 실행해 이 문제를 해결합니다. 클라우드 vs 엣지: 의사결정 기준 기준 클라우드 AI 엣지 AI…
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