로봇공학을 위한 인공지능 (AI) 교육 과정

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)에서는 학습자가 원자력 기술과 환경 시스템에서 사용되는 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하는 데 필요한 기술, 프레임워크 및 기법을 배우게 됩니다.

6주 과정은 주 5일로 이루어져 있으며, 매일 4시간씩 강의, 토론, 실습이 포함된 실시간 실험 환경에서 진행됩니다. 학습자는 다양한 실제 프로젝트를 수행하여 배운 지식을 활용하게 됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS(Robot Operating System) 오픈소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.

이 교육을 마치면 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 로봇 기술에 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 소프트웨어와 하드웨어의 상호작용을 이해하고 관리할 수 있습니다.
• 로봇 기술의 기반 소프트웨어 구성요소를 이해하고 구현할 수 있습니다.
• 시각, 감지, 처리, 탐색, 음성 인터랙션을 통해 작동하는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 운영할 수 있습니다.
• 지능형 로봇 구축에 적용되는 인공지능(기계학습, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 칼만 필터와 파티클 필터를 사용하여 환경에서 움직이는 물체를 위치시킬 수 있습니다.
• 탐색 알고리즘과 모션 플래닝을 구현할 수 있습니다.
• PID 제어를 사용하여 로봇의 환경 내 이동을 조절할 수 있습니다.
• SLAM 알고리즘을 사용하여 알려지지 않은 환경을 맵핑할 수 있습니다.
• 딥러닝을 통해 로봇의 복잡한 작업 수행 능력을 확장할 수 있습니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결할 수 있습니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(대한민국)(온라인 또는 현장)에서 참가자들은 핵 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용되는 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 기술, 프레임워크 및 방법론을 배우게 됩니다.

4주간의 코스는 주 5일, 하루 4시간씩 진행됩니다. 각 날은 강의, 토론, 실습실 환경에서 로봇 개발을 포함합니다. 참가자들은 실제 업무에 적용할 수 있는 다양한 프로젝트를 수행하여 배운 지식을 활용하게 됩니다.

이 코스의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 코드는 최종 배포 테스트를 위해 물리적 하드웨어(Arduino 또는 기타)에 로드됩니다. 로봇을 프로그래밍하기 위해서는 ROS(Robot Operating System) 오픈소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 로봇 기술에서 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리할 수 있습니다.
• 로봇 기술을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현할 수 있습니다.
• 시각, 감지, 처리, 이동, 음성으로 사람과 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션 기계 로봇을 설계하고 운영할 수 있습니다.
• 스마트 로봇 구축에 필요한 인공지능(기계학습, 심층학습 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 칼만 필터와 파티클 필터를 사용하여 환경에서 움직이는 물체를 감지할 수 있습니다.
• 검색 알고리즘과 이동 계획을 구현합니다.
• PID 제어를 사용하여 환경 내 로봇의 이동을 조절합니다.
• SLAM 알고리즘을 사용하여 알려지지 않은 환경을 맵핑할 수 있습니다.
• 실제 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결합니다.

ROS 2 (Robot Operating System 2)는 복잡하고 확장 가능한 로봇 애플리케이션 개발을 지원하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 현지)은 중급 수준의 로봇 엔지니어와 개발자들을 대상으로 ROS 2를 사용하여 자율 항법 및 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 구현하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 자율 항법 애플리케이션을 위해 ROS 2를 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 매핑 및 위치 추정을 위한 SLAM 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
• LiDAR와 카메라 센서를 ROS 2에 통합할 수 있습니다.
• Gazebo에서 자율 항법을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있습니다.
• 실제 로봇에 항법 스택을 배포할 수 있습니다.

코스 형식

• 상호작용식 강의 및 토론.
• ROS 2 도구와 시뮬레이션 환경을 사용한 실습.
• 가상 또는 실제 로봇에서 라이브-랩 구현 및 테스트.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스를 위한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 문의하여 안내를 받으세요.

Azure Bot Service는 Microsoft Bot Framework와 Azure 함수의 힘을 결합하여 지능형 봇의 신속한 개발을 가능하게 합니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Microsoft Azure를 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만들 수 있습니다.

이 강의가 끝난 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 지능형 봇의 기초를 학습합니다
• 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 봇을 만들 수 있습니다
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, Azure Bot Service를 사용하는 방법을 이해합니다
• 봇 패턴을 사용하여 봇을 설계하는 방법을 이해합니다
• Microsoft Azure를 사용하여 첫 번째 지능형 봇을 개발합니다

대상

• 개발자
• 취미자
• 공학자
• IT 전문가

강의 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 많은 실습

OpenCV는 실시간 이미지 처리를 가능하게 하는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리이며, TensorFlow 등의 딥러닝 프레임워크는 로봇 시스템에서 지능적인 인식과 의사결정을 위한 도구를 제공합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 로봇 엔지니어, 컴퓨터 비전 전문가 및 머신 러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용하여 로봇의 인식과 자율성을 적용하고자 하는 사람들입니다.

이 교육 과정을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• OpenCV를 사용하여 컴퓨터 비전 파이프라인 구현하기
• 대상 검출 및 인식을 위한 딥러닝 모델 통합하기
• 시각 기반 데이터를 로봇 제어 및 탐색에 활용하기
• 전통적인 비전 알고리즘과 딥 뉴럴 네트워크 결합하기
• 임베디드 시스템 및 로봇 플랫폼에서 컴퓨터 비전 시스템 배포하기

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론
• OpenCV 및 TensorFlow를 사용한 실습
• 시뮬레이션 또는 물리적 로봇 시스템에서 라이브 실험 수행

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

봇 또는 챗봇은 다양한 메시징 플랫폼에서 사용자 상호 작용을 자동화하고 사용자가 다른 사람과 대화할 필요 없이 작업을 더 빠르게 완료하는 데 사용되는 컴퓨터 도우미와 같습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 봇 개발 도구 및 프레임워크를 사용하여 샘플 챗봇을 생성하는 과정을 단계별로 진행하면서 봇 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 봇의 다양한 용도와 애플리케이션 이해
• 봇 개발의 전체 프로세스 이해
• 봇 구축에 사용되는 다양한 도구와 플랫폼을 살펴보세요.
• Facebook 메신저용 샘플 챗봇 구축
• Microsoft Bot Framework를 사용하여 샘플 챗봇 구축

청중

• 자신만의 봇을 만드는 데 관심이 있는 개발자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

엣지 AI는 인공 지능 모델을 직접 임베디드 또는 자원 제한 장치에서 실행할 수 있도록 하여 지연 시간과 전력 소비를 줄이고 로봇 시스템의 독립성과 프라이버시를 높입니다.

이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 임베디드 개발자 및 로봇 엔지니어를 대상으로 하며, TinyML과 엣지 AI 프레임워크를 사용하여 로봇 하드웨어에서 직접 머신 러닝 추론 및 최적화 기법을 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TinyML과 로봇을 위한 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• 디바이스 내 추론을 위한 AI 모델을 변환하고 배포할 수 있습니다.
• 모델을 속도, 크기 및 에너지 효율성을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 시스템을 로봇 제어 아키텍처에 통합할 수 있습니다.
• 실제 시나리오에서 성능과 정확도를 평가할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• TinyML과 엣지 AI 도구 체인을 사용한 실습.
• 임베디드 및 로봇 하드웨어 플랫폼에서의 실제 연습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의해 주세요.

이 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 참가자들을 대상으로 하며, 현대 작업 환경에서 협동로봇(cobots)과 다른 사람 중심의 AI 시스템의 역할을 탐구하고자 하는 이들에게 적합합니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 사람 중심의 물리적 AI의 원칙과 그 적용 분야를 이해합니다.
• 협동로봇이 작업장 생산성 향상에 어떻게 기여하는지 탐색합니다.
• 인간-기계 상호작용에서 발생하는 문제를 식별하고 해결합니다.
• 인간과 AI 주도 시스템 간의 협력을 최적화하는 워크플로우를 설계합니다.
• AI 통합 작업 환경에서 혁신과 적응성을 촉진하는 문화를 조성합니다.

인간-로봇 상호작용 (HRI): 음성, 제스처 및 협동 제어는 사용자에게 직관적인 인터페이스를 설계하고 구현하는 방법을 소개하기 위한 실습 위주의 강좌입니다. 이 교육은 이론, 설계 원칙, 프로그래밍 실습을 결합하여 음성, 제스처 및 공유 제어 기술을 사용한 자연스럽고 반응성이 뛰어난 상호작용 시스템을 구축합니다. 참가자들은 인식 모듈을 통합하고, 다중 채널 입력 시스템을 개발하며, 인간과 안전하게 협력하는 로봇을 설계하는 방법을 배우게 됩니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 초급부터 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다. 인간-로봇 상호작용 시스템을 설계하고 구현하여 사용성, 안전성 및 사용자 경험을 향상시키는 데 관심이 있는 분들을 위한 프로그램입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인간-로봇 상호작용의 기초와 설계 원칙을 이해합니다.
• 로봇의 음성 제어 및 응답 메커니즘을 개발합니다.
• 컴퓨터 비전 기술을 사용한 제스처 인식을 구현합니다.
• 안전하고 공유 자율성을 위한 협동 제어 시스템을 설계합니다.
• HRI 시스템의 사용성, 안전성 및 인간 요인에 기반한 평가를 수행합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의와 시연
• 실습 위주의 코딩 및 설계 연습
• 시뮬레이션 또는 실제 로봇 환경에서의 실용적인 실험

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하시려면 저희에게 연락하여 안내를 받으세요.

산업 로봇 자동화: ROS-PLC 통합 및 디지털 쌍은 현대 로봇 프레임워크와 산업 자동화를 연결하는 실습 중심의 과정입니다. 참가자들은 ROS 기반 로봇 시스템을 PLC와 통합하여 동기화된 작업을 수행하고, 생산 공정을 시뮬레이션, 모니터링, 최적화하기 위한 디지털 쌍 환경을 탐색합니다. 이 과정은 상호 운용성, 실시간 제어 및 물리 시스템의 디지털 복제품을 사용한 예측 분석에 중점을 둡니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROS로 제어되는 로봇과 PLC 환경을 연결하고, 자동화 및 제조 최적화를 위해 디지털 쌍을 구현하기를 원하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ROS와 PLC 시스템 간의 통신 프로토콜을 이해합니다.
• 로봇과 산업 컨트롤러 간의 실시간 데이터 교환을 구현합니다.
• 모니터링, 테스트, 공정 시뮬레이션용 디지털 쌍을 개발합니다.
• 센서, 액추에이터, 로봇 조작기를 산업 워크플로에 통합합니다.
• 하이브리드 시뮬레이션 환경을 사용하여 산업 자동화 시스템을 설계하고 검증합니다.

강의 형식

• 상호 작용적인 강연 및 아키텍처 설명.
• ROS와 PLC 시스템을 통합하는 실습.
• 시뮬레이션 및 디지털 쌍 프로젝트 구현.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국에서 온라인 또는 현장)은 인공지능이 메카트로닉 시스템에 어떻게 적용되는지를 배우고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인공지능, 기계학습, 계산 지능의 개요를 이해합니다.
• 신경망과 다양한 학습 방법의 개념을 이해합니다.
• 실제 문제에 대해 효과적으로 인공지능 접근법을 선택할 수 있습니다.
• 메카트로닉 엔지니어링에서 AI 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다.

다중 로봇 시스템 및 집단 지능은 생물학적 집단 행동을 모티브로 하는 로봇 팀의 설계, 조정, 제어를 탐구하는 고급 교육 과정입니다. 참가자들은 상호 작용 모델링, 분산 결정 making, 다수의 에이전트 간 협력을 최적화하는 방법을 배울 것입니다. 이 과정은 이론과 실습 시뮬레이션을 결합하여 물류, 방위, 수색 및 구조, 자율 탐사 등의 응용 분야를 위해 학습자를 준비시킵니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 오픈 소스 프레임워크와 알고리즘을 사용하여 다중 로봇 및 집단 기반 시스템을 설계, 시뮬레이션, 구현하길 원하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 집단 지능과 협동 로봇의 원리와 역학을 이해합니다.
• 다중 로봇 시스템에 대한 통신 및 조정 전략을 설계합니다.
• 분산 결정 making 및 합의 알고리즘을 구현합니다.
• 포메이션 제어, 무리 이동, 커버리지 등의 집단 행동을 시뮬레이션합니다.
• 실제 시나리오와 최적화 문제에 집단 기반 기술을 적용합니다.

과정 형식

• 알고리즘 심층 다이브를 포함한 고급 강의
• ROS 2 및 Gazebo에서 실습 코딩과 시뮬레이션
• 집단 지능 원리를 적용하는 협업 프로젝트

과정 맞춤 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락해 주십시오.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현지)은 다양한 감각 데이터를 통합하여 더 자율적이고 효율적인 로봇을 만드는 데 다중모드 AI를 활용하길 원하는 고급 수준의 로봇 엔지니어와 AI 연구자들을 대상으로 합니다. 이러한 로봇은 시각, 청각, 촉각 기능을 수행할 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 로봇 시스템에서 다중모드 센싱을 구현합니다.
• 센서 융합 및 의사결정을 위한 AI 알고리즘을 개발합니다.
• 동적 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만듭니다.
• 실시간 데이터 처리 및 작동의 문제를 해결합니다.

스마트 로봇은 환경과 경험으로부터 학습하고 해당 지식을 기반으로 역량을 구축할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템입니다. Smart Robots 인간과 협력하여 인간과 함께 일하고 인간의 행동으로부터 학습할 수 있습니다. 더욱이, 이들은 수동 노동뿐만 아니라 인지 작업도 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 물리적 로봇 외에도 Smart Robots 순전히 소프트웨어 기반일 수도 있으며, 움직이는 부분이 없고 세상과 물리적으로 상호 작용하지 않는 소프트웨어 애플리케이션으로 컴퓨터에 상주할 수도 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 유형의 기계Smart Robots를 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 배우고 이러한 지식을 적용하여 자신의 스마트 로봇 프로젝트를 완료합니다.

이 과정은 4개 섹션으로 나뉘며, 각 섹션은 3일간의 강의, 토론, 라이브 랩 환경에서의 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 각 섹션은 참가자가 습득한 지식을 연습하고 입증할 수 있는 실습 프로젝트로 마무리됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS (로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해하세요
• 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
• Smart Robots을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 파악하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계식 스마트 로봇을 제작하고 작동시킵니다.
• Deep Learning을 통해 복잡한 작업을 수행하는 스마트 로봇의 능력 확장
• 현실적인 시나리오에서 스마트 로봇 테스트 및 문제 해결

청중

• 개발자
• 엔지니어

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정의 어떤 부분이든(프로그래밍 언어, 로봇 모델 등) 맞춤화를 원하시면 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.

스마트 로보틱스는 인공지능을 로봇 시스템에 통합하여 인식, 의사 결정 및 자율 제어를 향상시키는 것입니다.

이 강사는 고급 로보틱스 엔지니어, 시스템 통합자, 자동화 리더가 스마트 제조 환경에서 AI 기반 인식, 계획 및 제어를 구현하고자 하는 경우를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 로봇 인식 및 센서 퓨전에 AI 기술을 이해하고 적용합니다.
• 협업 및 산업 로봇을 위한 운동 계획 알고리즘을 개발합니다.
• 실시간 의사 결정을 위한 학습 기반 제어 전략을 배포합니다.
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리 워크플로우에 통합합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서의 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치하십시오.