Course Outline

물리 AI 및 로보틱스 소개

  • 물리 AI와 그 발전에 대한 개요
  • 산업 자동화 및 그 이상의 응용
  • 지능형 로보틱 시스템의 주요 구성 요소

로보틱스 시스템 설계

  • 로봇의 기계 설계 원칙
  • 센서와 액추에이터의 통합
  • 전원 시스템 및 에너지 효율성

로보틱스를 위한 AI 모델

  • 인지 및 의사 결정을 위한 머신러닝 활용
  • 로보틱스에서의 강화 학습
  • 로보틱 시스템을 위한 AI 파이프라인 구축

실시간 센서 통합

  • 센서 퓨전 기술
  • LiDAR, 카메라 및 기타 센서에서 데이터를 처리
  • 실시간 탐색 및 장애물 회피

시뮬레이션 및 테스트

  • Gazebo 및 MATLAB Robotics Toolbox와 같은 시뮬레이션 도구 사용
  • 동적 환경 모델링
  • 성능 평가 및 최적화

자동화 및 배포

  • 산업 자동화를 위한 로봇 프로그래밍
  • 반복 작업에 대한 워크플로우 개발
  • 배포의 안전성과 신뢰성 보장

고급 주제 및 미래 동향

  • 협력 로봇(cobots)과 인간-로봇 상호작용
  • 로보틱스에서의 윤리적 및 규제 고려 사항
  • 자동화에서의 물리 AI의 미래

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 로보틱스 및 자동화 시스템에 대한 기본 지식
  • 프로그래밍에 능숙함, 특히 Python
  • AI 기본 원리 이해

대상자

  • 로보틱스 엔지니어
  • 자동화 전문가
  • AI 개발자
 21 Hours

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