# IoT·엣지 AI 첫걸음: 온디바이스 AI 기초 — 실습 워크북

이 워크북은 강의자료의 각 모듈에 대응하는 실습 문제와 체크리스트로 구성되어 있습니다. IoT 제품 기획·개발 실무자이 강의 후 스스로 점검할 수 있도록 만들었습니다. (난이도: 입문)

## 사전 준비

- 노트북 지참
- 별도 사전 지식이 필요하지 않습니다 — 강의 중 필요한 개념은 그때그때 설명합니다

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## Module 1. 왜 온디바이스인가

**핵심 내용**

모든 데이터를 클라우드로 보내 처리하면 지연시간과 통신비용이 커집니다. 연산량·전력·지연시간 제약을 이해하고 언제 온디바이스가 필요한지 판단하는 기준을 다룹니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "클라우드 AI의 한계"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "연산량·전력·지연시간 제약"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 왜 온디바이스인가 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

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## Module 2. 모델 경량화 기초

**핵심 내용**

큰 모델을 작은 디바이스에 올리려면 양자화·프루닝 같은 경량화 기법이 필요합니다. 간단한 모델을 실제로 경량화해보며 정확도와 크기의 트레이드오프를 확인합니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "양자화·프루닝 개념"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "경량 모델 변환 실습"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 모델 경량화 기초 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

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## Module 3. 엣지 배포 실습

**핵심 내용**

경량화한 모델을 실제 엣지 디바이스에 올려 동작시켜봅니다. 클라우드 버전과 성능·속도를 비교 측정합니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "엣지 디바이스에 모델 올리기"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "동작 검증 및 성능 측정"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 엣지 배포 실습 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다


## 마무리 회고

- 오늘 배운 내용 중 실무에 가장 먼저 적용해볼 것은 무엇인가요?
- 더 깊이 알아보고 싶은 주제가 있다면 무엇인가요?