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

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