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엣지 ML 입문 — Tiny 모델 배포
센서 윈도우 특징 추출 후 양자화 모델을 MCU에 올립니다.
TensorFlow Lite for Microcontrollers 워크플로를 따라가며, RAM 제약과 추론 시간을 트레이드오프합니다.
기간 6주
형식 하이브리드 · 일정 주말 오전
난이도 상급 ·
수료증 포함(조건 충족 시)
투자 비용(안내) 1,280,000 KRW — 결제는 안내된 절차로만 진행됩니다.
다루는 내용
- 특징 엔지니어링 기초
- 양자화 실습
- 벤치마크 하네스
- 전력 프로파일링 데모
- 실패 사례 라이브러리
- 온디바이스 A/B 개요
- 윤리·데이터 체크리스트
기대할 수 있는 결과
- 데모 데이터셋에서 85% 이상 정확도 목표 달성
- 추론 지연 목표치 문서화
- 배포 체크리스트 작성
담당 멘토
한유진
ML 멘토, 웨어러블 센서 스타트업 출신.
자주 묻는 질문
교육용 클라우드 노트북을 제공합니다. 로컬 GPU는 선택입니다.
코호트 메모
엣지 ML 입문 — Tiny 모델 배포의 벤치 하네스가 팀 스프린트 리뷰에 유용했습니다.
배수아 · Trustpilot