임베디드 컴퓨터 비전 및 TinyML 기초

컴퓨터 비전은 더 이상 강력한 클라우드 서버와 고성능 컴퓨터에만 국한되지 않습니다. 임베디드 머신러닝의 등장으로, 이제 작고 저전력인 마이크로컨트롤러에서 지능형 이미지 인식 모델을 직접 실행할 수 있습니다. 이 과정은 리소스가 제한된 하드웨어에 소형 머신러닝 모델을 설계, 훈련 및 배포하는 과정을 안내하여 단순한 카메라를 스마트 센서로 전환합니다. 무엇을 배울까요: - 디지털 이미지 처리의 핵심 개념과 컴퓨터 비전 알고리즘이 시각 데이터를 해석하는 방법을 이해합니다. - 임베디드 머신러닝(TinyML)의 기본 사항과 신경망이 마이크로컨트롤러에 최적화되는 방법을 탐구합니다. - 모델 정확도를 향상시키기 위해 최신 데이터 증강(data augmentation) 기술을 적용하여 사용자 지정 이미지 데이터 세트를 준비하고 선별합니다. - Edge Impulse를 사용하여 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 훈련하고 양자화(quantization)를 사용하여 최적화합니다. - OpenMV와 같은 임베디드 플랫폼에 훈련된 모델을 배포하여 저전력 하드웨어에서 실시간 시각적 추론(visual inference)을 수행합니다. - 효율적인 온디바이스 실행을 보장하기 위해 모델 성능, 지연 시간(latency) 및 메모리 사용량을 분석합니다. 디지털 이미지와 신경망의 기본 이론을 숙달하는 것부터 시작하여 데이터 세트 생성, 모델 훈련, 최적화 및 하드웨어 배포 과정을 단계별로 진행합니다. 이 과정은 하드웨어, IoT 및 인공지능에 관심 있는 초보자를 위해 설계되었으며, 머신러닝이나 임베디드 시스템에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 하드웨어와 인공지능 사이의 격차를 해소하기 위해 오늘 바로 시작하세요.