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코스 개요

로봇공학에서의 생성형 AI 개요

  • 생성형 AI에 대한 기본 이해
  • 로봇공학 및 자동화 관련 핵심 개념 설명
  • 인공지능이 적용된 로봇 시스템의 현황 살펴보기

AI 기반으로 생성되는 로봇 설계 방법

  • 로봇 공학에서의 생성적 설계 프로세스 이해하기
  • 로봇 모델에 대한 시뮬레이션 및 가상 환경 테스트 방법
  • 실제로 활용되고 있는 생성형 로봇의 사례 분석

로봇 지각 능력 및 의사결정에서의 AI 역할

  • 인공지능을 활용한 센서 데이터 처리 방식
  • 로봇 인지 체계 구축을 위한 머신러닝 기법 익히기
  • 워크숍: AI 알고리즘을 활용한 로봇 의사결정 체계 프로그래밍 실습

제조업 및 산업 분야에서의 로봇 공학

  • 산업 현장에서의 자동화와 인공지능 활용 방안
  • 협동형 로봇(코봇) 및 인간-로봇 상호작용 기술 이해
  • AI 기반 로봇이 인력 운용과 생산성에 미치는 영향 평가

서비스 및 의료 분야에서의 AI 로봇 활용

  • 소매업, 호텔업 및 고객 응대 현장에서의 서비스 로봇 활용 사례
  • 의료 및 돌봄 분야에서 사용되는 인공지능 기반 로봇 기술
  • 서비스용 로봇 도입 시 고려해야 할 윤리적 문제들

당면 과제와 향후 전망

  • AI 기반 로봇 공학이 직면한 기술 및 윤리적 난관에 대한 대응 전략
  • 향후 사회 속에서의 로봇공학 발전 방향 예측하기
  • 앞으로 다가올 인공지능 기술 혁신에 대비하는 준비 사항

최종 프로젝트: 실제 문제 해결을 위한 AI 로봇 시스템 구축

  • 현실 세계의 문제를 해결하기 위한 인공지능 기반 로봇 솔루션 설계
  • 개발된 로봇 프로토타입 구현 및 테스트 진행
  • 결과물에 대한 비평과 개선 방향 도출

요약 및 향후 나아갈 길

요건

  • 로봇공학 기초 지식
  • Python 또는 C++ 프로그래밍 경험
  • 인공지능 관련 기본 개념에 대한 이해

대상 청중

  • 로봇공학 엔지니어
  • 인공지능 연구자
 28 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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