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코스 개요
로봇공학 분야의 멀티모달 AI 개요
- 로봇공학에서 멀티모달 AI의 역할
- 로봇에 탑재된 각종 센서 시스템의 개요
멀티모달 센싱 기술
- 다양한 종류의 센서와 로봇공학 분야에서의 활용 방안
- 서로 다른 센서 입력값들을 통합하고 동기화하는 방법
멀티모달 로봇 시스템 구축하기
- 멀티모달 로봇 설계를 위한 원칙
- 로봇 시스템 개발을 지원하는 프레임워크 및 도구들
센서 데이터 통합을 위한 AI 알고리즘
- 다양한 센서 데이터를 결합하는 기법들
- 로봇의 의사결정에 활용되는 머신러닝 모델 소개
자율적인 로봇 행동 구현하기
- 주변 환경을 탐색하고 상호작용할 수 있는 로봇 제작 방법
- 여러 산업 분야에서 활용되는 자율형 로봇 사례 연구
실시간 데이터 처리 기술
- 대량의 센서 데이터를 실시간으로 처리하는 방법
- 반응 속도와 정확도 향상을 위한 최적화 기법
멀티모달 로봇의 조작 및 제어 방안
- 센서 데이터를 바탕으로 로봇의 움직임 결정하기
- 복잡한 작업 수행을 위한 제어 시스템 설계 방법
로봇공학 분야의 윤리적 고려사항
- 로봇 활용 시 지켜야 할 윤리적 원칙들에 대한 논의
- 로봇이 수집하는 데이터와 관련된 개인정보 보호 및 보안 문제
프로젝트 진행 및 평가 과정
- 간단한 멀티모달 로봇 시스템 설계, 시제품 제작 및 문제 해결 연습
- 과정 종료 후 평가와 피드백 제공
요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 로봇공학 및 AI 분야에 대한 탄탄한 기초 지식
- Python과 C++ 활용 능력
- 각종 센서 기술에 대한 이해
수강 대상
- 로봇공학 엔지니어
- AI 연구자
- 자동화 전문가
21 시간
회원 평가 (2)
실습을 즉시 시작할 수 있도록 가상 머신 형태의 재료 제공과 ROS2 코어에 대한 설명, 그리고 특정 방식으로 작동하는 이유에 대한 해설을 포함합니다.
Arjan Bakema
코스 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
기계 번역됨
미래 로봇공학에서 인공지능의 지식과 활용에 대한 것임
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
코스 - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
기계 번역됨