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코스 개요
물리적 AI 개론
- 물리적 AI란 무엇인가?
- 주요 구성 요소: 하드웨어, 소프트웨어 및 인공지능의 역할
- 실제 환경에서의 물리적 AI 활용 사례 탐구
로봇공학의 기초 개념
- 로봇 제작 및 자동화에 관한 핵심 지식 소개
- 센서, 액추에이터 및 제어 시스템의 이해
- 로봇 운영 체제인 ROS 기본 개념 설명
물리적 환경 대응형 AI 알고리즘
- 로봇의 인지 기능 향상을 위한 머신러닝 활용 방법
- 이동 경로 계획 및 탐색 기초 전반
- 기기 운영상 의사결정 과정의 기본 구조 설명
지능형 기계 제작과 프로토타이핑 절차
- 적합한 하드웨어 선택: Arduino, Raspberry Pi 등 활용 전략
- 센서 및 액추에이터 결합을 통한 기기 구성법
- 간단한 AI 기능이 포함된 로봇 시제품 제작 및 검증 방법
실습 활동 사례
- 기본적인 ROS 환경 구축 절차 실습
- 라인을 따라 이동하는 로봇의 제작 연습
- 장애물 회피 기능이 포함된 기본 시스템 설계 연습
현장 배치 및 실제 테스트 방법론
- 로봇 기기의 오류 진단과 문제 해결 절차
- 개발 중인 시제품을 현장 환경에서 검증하는 과정
- 성능 평가를 통해 개선안 모색 및 설계 반복 방법
당면 과제와 미래 발전 방향
- 단순한 시제품에서 실제 대규모 시스템으로 확장하기 위한 전략
- 물리적 AI 활용과 관련된 윤리적 문제 및 안전 규준 탐색
- 최신 기술 혁신 방향에 대한 심층 분석
결론 및 향후 진로 안내
요건
- 기본적인 프로그래밍 지식이 필요합니다 (Python 활용 권장)
- 로봇공학 및 인공지능에 대한 관심과 열의가 있어야 합니다
수강 대상자
- AI 개발 전문가
- 기술에 관심 많은 일반인 및 열성 지지자들
- STEM 관련 학과 학생들
14 시간