Raspberry Pi 5 & Physical AI
IT 기업 엔지니어를 위한 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 및 온디바이스(On-Device) AI 실무 과정.
Cursor/Claude Code를 활용한 AI-Native 코딩 방식 적용.
📋 과정명 제안 (3가지 옵션)
기업 교육 담당자를 위한 매력적인 과정 제목 제안입니다.
Raspberry Pi 5 활용: Edge AI 에이전트 개발 실무
최신 하드웨어와 AI 에이전트 기술의 융합을 강조하여 엔지니어의 호기심 자극
온디바이스 LLM 구축과 Physical Computing with Cursor
LLM과 AI 코딩 도구(Cursor)의 구체적 명시를 통해 실무 효용성 강조
Generative AI 기반 하드웨어 제어: 나만의 AIoT 솔루션 만들기
생성형 AI를 물리적 제어에 적용하는 결과물 중심의 제목
교육 개요 및 목표
본 과정은 Raspberry Pi 5의 고성능 컴퓨팅 파워를 활용하여 클라우드 없이 동작하는 로컬 LLM(Large Language Model)을 구축하고, 각종 센서 및 액추에이터와 연동하는 Physical AI 시스템을 구현합니다. 특히, Cursor 또는 Claude Code와 같은 최신 AI 코딩 도구를 전면 도입하여, 문법 암기가 아닌 "설계 및 프롬프트 엔지니어링 중심"의 개발 방법론을 체득합니다.
🎯 강의 대상
- IT 기업 재직 SW/HW 엔지니어
- Python 기초 문법 이해자
- Edge AI 및 IoT 디바이스 제어 관심자
💻 실습 환경
- HW: Raspberry Pi 5 (8GB 권장), 카메라 모듈, 센서 키트
- SW: Raspberry Pi OS (Bookworm), Ollama, Python 3.11
- Tool: Cursor IDE (또는 Claude Code), SSH
시간 배분
이론은 최소화하고, AI 도구를 활용한 문제 해결 및 구현에 집중합니다.
📅 상세 커리큘럼 (16H)
탭을 클릭하여 일자별 상세 내용을 확인하세요. IT 엔지니어의 실무 적용 능력 향상에 초점을 맞췄습니다.
Day 1 목표
라즈베리파이 5 환경을 구축하고, Cursor를 활용하여 로컬 LLM(Llama 3 등)과 Vision AI를 빠르게 구현하는 방법을 학습합니다.
💡 교육 방식의 혁신: AI-Assisted Coding
기존의 "따라치기식" 코딩 교육을 지양합니다.
현업 IT 엔지니어는 이제 AI에게 코드를 요청하고, 검증하고, 통합하는 능력이 더 중요합니다.
본 과정은 Cursor IDE 또는 Claude Code를 활용하여 복잡한 센서 제어 및 AI 모델 연동 코드를 단 몇 분 만에 생성하고, 하드웨어에서 테스트하는 워크플로우를 훈련합니다.
개발 워크플로우 비교
🚀 개발 생산성 300% 향상 체험