가장 적은 비용으로 구현하는 Edge AI 객체 탐지 및 영상 분석 웨비나

 

비싼 GPU, 고전력 SBC 없이도 엣지(Edge) 단에서 실시간 영상 분석이 가능할까요?

이번 웨비나는 임베디드 개발자와 AI 엔지니어를 위해

ESP32-S3 기반 ESP32-CAM과 YOLO Nano를 활용한 Edge AI 영상 인식 구현 방법을 다룹니다.

MCU 환경에서도 동작 가능한 초경량 객체 탐지 모델과

실제 보드에서 바로 확인할 수 있는 객체·얼굴 인식 데모를 통해,

아이디어를 곧바로 시제품과 서비스로 연결하는 실전 전략을 공유합니다.

 

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💡 웨비나 주요 내용

 

Hardware Insight – ESP32-CAM 아키텍처 이해

✔️ ESP32-S3 기반 AI 처리 플로우 분석

✔️ 카메라 인터페이스 및 메모리 구조 이해

 

Model Optimization – YOLO Nano 경량화 전략

✔️ MCU 환경에 맞춘 모델 구조 설계

✔️ Quantization 적용 방법과 성능 최적화 포인트

 

Real-world Demo – 실시간 객체·얼굴 인식 구현

✔️ 보드 하나로 동작하는 Edge AI 데모

✔️ 이벤트 기반 영상 분석 시나리오

 

Edge AI Strategy – 저전력·무클라우드 설계

✔️ 클라우드 의존 없는 현장 처리 구조

✔️ 지연시간·전력·보안 관점의 시스템 설계 전략

 

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👀 이런 분들께 추천합니다

 

✔️ ESP32 기반 프로젝트에 고도화된 AI 기능을 추가하고 싶은 임베디드 개발자

✔️ 고가의 장비 없이 저비용으로 Edge AI 시제품을 구현하고자 하는 스타트업 관계자

✔️ 딥러닝 모델의 경량화와 하드웨어 이식 과정이 궁금한 AI 엔지니어

✔️ IoT · 비전 · AI를 결합한 실무 중심 기술을 찾는 기술 리더

 

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🎁 참가자 혜택

 

✔️ ESP32 개발 환경 및 IoT 통신 입문 강의 제공

✔️ 웨비나 발표 자료 PDF 제공

✔️ ESP32 빠르게 시작하기 가이드 e-Book

 – Arduino IDE / ESP-IDF / VS Code 기반 실습 가이드

 

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ESP32-CAM 한 장으로 시작하는 객체·얼굴 인식

이번 웨비나를 통해 On-Device AI의 현실적인 구현 방법을 직접 확인해 보세요.