온디바이스 AI 기술의 현주소와 미래

모델 최적화와 TinyML이 여는 Edge AI 실전 전략

AI는 더 이상 클라우드에만 머무르지 않습니다.

지연 시간, 보안, 비용, 전력이라는 현실적인 제약 속에서

AI는 이제 디바이스 내부(On-Device)에서 직접 판단하고 반응하는 구조로 빠르게 이동하고 있습니다.

하지만 여전히 많은 현장에서는 “온디바이스 AI는 어렵다”, “고성능 하드웨어가 필요하다”는 인식이 남아 있습니다.

이번 웨비나에서는

고성능 AI 모델을 온디바이스에 올리는 최적화 기술과

32bit MCU 환경에서도 바로 시작할 수 있는 TinyML 개발 방법을 하나의 흐름으로 살펴봅니다.

💡 웨비나 주요 내용

(1) 하드웨어를 이해하는 AI 모델 최적화 전략

✔️ AI 모델 규모 급성장과 하드웨어 성능 한계의 구조적 문제

✔️ 단순 경량화가 아닌 하드웨어 인지 기반 최적화의 필요성

✔️ 구조적 가지치기, 연산자 변환, 양자화 사후교정 기술의 차이

✔️ CPU·NPU·MPU 환경별 성능 편차와 최적화 접근 방식

✔️ 생성형 AI·VLM·LLM을 엣지/온디바이스에서 구동한 실제 사례

(2) TinyML로 시작하는 MCU 기반 온디바이스 AI

✔️ 클라우드 AI vs 온디바이스 AI 구조 비교와 적용 기준

✔️ TinyML 개념과 초저전력·저메모리 환경에서의 AI 동작 원리

✔️ 양자화·가지치기 기반 경량 모델 설계 전략

✔️ 코드 없이 모델을 생성하는 TinyML 생성 플랫폼 흐름

✔️ Keil MDK·CMSIS-NN 기반의 MCU AI 개발·배포 방법

👀 이런 분들께 추천합니다

✔️ 온디바이스 AI 도입을 검토 중인 제품·기술 기획자

✔️ 엣지 디바이스에서 AI 성능 한계를 겪고 있는 개발자

✔️ MCU 환경에서 AI 적용 가능성을 고민하는 임베디드 엔지니어

✔️ 모델 경량화·최적화·배포 흐름을 한 번에 정리하고 싶은 분

✔️ TinyML부터 고성능 온디바이스 AI까지 전체 그림을 이해하고 싶은 분

고성능 AI 최적화와 TinyML,

두 기술이 만나는 지점에서 온디바이스 AI의 현실적인 해답이 나옵니다.

이번 웨비나를 통해 모델부터 하드웨어, 개발 환경까지 온디바이스 AI의 실질적인 적용 전략을 확인해보세요.