Course Outline

Robotics의 AI Agents 소개

  • 로봇공학에서의 AI 응용 프로그램 개요
  • 로봇 시스템의 AI 에이전트 유형
  • AI와 로봇공학을 통합하는 데 있어서의 과제

Machine Learning 및 Robotics에 대한 AI

  • 로봇 제어를 위한 강화 학습
  • 로봇 의사결정을 위한 지도 학습 및 비지도 학습
  • 로봇공학에서의 전이 학습과 도메인 적응

AI 기반 인식 및 감지

  • 로봇 인식을 위한 컴퓨터 비전
  • 센서 융합 및 데이터 처리
  • AI 강화 객체 감지 및 인식

자율 주행 및 경로 계획

  • AI 기반 장애물 회피
  • 딥러닝을 활용한 경로 계획
  • Gazebo에서 자율 주행 시뮬레이션

Robotics의 Human-AI Collaboration

  • 인간-로봇 상호작용 이해
  • 보조 및 협동 로봇 시스템 개발
  • 윤리 및 안전 고려 사항

AI를 활용한 산업 및 서비스 Robotics

  • 제조 및 물류 분야의 AI 응용 프로그램
  • AI 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)
  • AI와 로봇 통합의 미래 동향

AI 기반 Robotics 시스템 배포

  • 실제 로봇을 위한 AI 모델 최적화
  • 생산에 AI 기반 로봇 솔루션 배포
  • 시스템 성능 및 적응성 평가

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신 러닝 원리에 대한 강력한 이해
  • ROS와 같은 로봇 프레임워크를 사용한 경험
  • AI 기반 로봇공학을 위한 Python 또는 C++에 대한 능숙성

청중

  • Robotics 엔지니어
  • AI 연구자
  • 자동화 전문가
 21 Hours

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