로봇을 위한 엣지 AI: TinyML, 온디바이스 추론 및 최적화 교육 과정

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 현대 작업장 환경에서 협업 로봇(cobots) 및 그 밖의 인간 중심 AI 시스템이 수행하는 역할을 알아보고자 하는 중급 수준의 참가자들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인간 중심 물리적 AI의 원리와 활용 분야에 대한 이해
• 작업장 생산성 향상을 위한 협업 로봇의 역할 탐구
• 인간과 기계 간 상호작용에서 발생하는 문제들을 인식하고 해결하는 방법 습득
• 인간과 AI 시스템 간의 효율적인 협력을 위해 워크플로우 설계 가능
• AI가 통합된 작업장 내에서 혁신과 적응성을 장려할 수 있는 문화 조성

본 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로서, 인공지능을 메카트로닉스 시스템에 어떻게 활용할 수 있는지 배우고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 인공지능, 머신러닝 및 계산지능에 대한 전반적인 이해를 갖추게 됩니다.
• 신경망과 다양한 학습 방법의 개념을 파악하게 됩니다.
• 실제 문제에 맞춰 적합한 인공지능 접근법을 선택할 수 있게 됩니다.
• 메카트로닉스 공학 분야에서 AI 응용 프로그램을 구현할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 <현장>에서(온라인 또는 현장 진행) 다양한 감각 데이터를 통합하여 시각, 청각, 촉각 능력을 갖춘 보다 자율적이고 효율적인 로봇을 개발하고자 하는 고급 수준의 로봇공학 엔지니어와 AI 연구자들을 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 로봇 시스템에 멀티모달 센싱 기능 구현하기
• 센서 데이터 통합 및 의사결정을 위한 AI 알고리즘 개발하기
• 동적 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇 제작하기
• 실시간 데이터 처리 및 조작 과정에서 발생하는 문제 해결하기

본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)으로, 자동화 분야 및 그 외 영역에서 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍하며 배포하는 능력을 향상시키고자 하는 중급 수준의 학습자를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 물리적 AI의 원리와 로봇 공학 및 자동화 분야에서의 활용 방안 이해
• 동적인 환경에서 작동할 수 있도록 지능형 로봇 시스템 설계 및 프로그래밍
• 로봇의 자율적 의사결정을 위한 인공지능 모델 구현
• 시뮬레이션 도구를 활용한 로봇 테스트 및 최적화 수행
• 센서 데이터 통합, 실시간 처리, 에너지 효율성과 같은 난제 해결 능력