연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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