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Course Outline
물리 AI 소개
- 물리 AI란 무엇인가?
- 주요 구성 요소: 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 AI
- 물리 AI의 실제 시나리오에서의 응용
로보틱스의 기초
- 로보틱스와 자동화의 기본 개념
- 센서, 액추에이터, 컨트롤러 개요
- Robot Operating System (ROS) 소개
물리 시스템을 위한 AI 알고리즘
- 로보틱스를 위한 머신러닝과 인지
- 경로 계획 및 네비게이션 기본
- 결정 및 제어 소개
지능형 기계의 프로토타이핑 및 구축
- 적절한 하드웨어 선택: Arduino, Raspberry Pi 등
- 센서와 액추에이터 통합
- 단순한 AI 구동 로봇 시스템 구축 및 테스트
실습 활동
- 기본 ROS 환경 설정
- 선추적 로봇 개발
- 기본 장애 회피 시스템 구현
배포 및 실제 환경 테스트
- 로봇 시스템 디버깅 및 문제 해결
- 프로토타입 현장 테스트
- 성능 분석 및 디자인 개선
도전 과제와 미래 동향
- 프로토타입에서 완전한 시스템으로 확장
- 물리 AI에서의 윤리적 및 안전 고려 사항
- 새로운 기술과 혁신
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 프로그래밍 지식 (Python 권장)
- 로봇 공학과 인공지능에 대한 관심
대상
- AI 개발자
- 기술 애호가
- STEM 학생
14 Hours