[온라인 세미나] AI 모델 개발에서 엣지 디바이스 배포까지: 효율적 경량화와 자동화

14:00 – 14:05

세미나 안내

14:05 – 14:35

[세션 1] 신호 데이터를 위한 인공지능 개발 및 모델 경량화

초기 인공지능은 주로 영상 처리 분야에서 발전했지만, 최근에는 센서·시계열 등 다양한 신호 데이터를 처리하기 위한 AI 기술의 필요성이 급격히 커지고 있습니다. 본 세션에서는 장비의 이상을 분류하는 딥러닝 모델 개발과 이를 Edge Device에 배포하기 위한 전단계로써 모델 경량화에 대해서 소개하겠습니다.

• 인공지능 개발을 위한 신호 데이터 처리
• 시계열 데이터를 활용한 딥러닝 모델 개발 과정
• 딥러닝 모델 경량화 전략

14:35 – 14:45

Live Q&A

14:45 – 15:15

[세션 2] AI와 모델 기반 설계의 연계를 통한 검증 자동화 및 자동 코드 생성

AI 모델이 준비되면 이를 시스템 레벨 제어 로직과 연계해 임베디드 시스템에 배포하는 절차가 필요합니다. 모델 기반 설계를 활용하면 AI 모델을 임베디드 시스템에 보다 손쉽게 연동할 수 있으며, 전체 시스템 차원에서 신속한 검증과 효율적인 배포가 가능합니다. 본 세션에서는 생성된 AI 모델을 모델 기반 설계와 연계해 검증을 자동화하고, 자동 코드 생성을 통해 임베디드 시스템에 AI모델을 배포하는 절차를 소개합니다.

• AI 모델과 모델 기반 설계 연동 방법
• 모델의 검증 자동화
• 자동 코드 생성 및 임베디드 시스템 배포

15:15 – 15:30

Live Q&A 및 마무리