물리적 AI를 위한 로봇공학 및 자동화 교육 과정

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육과정 (온라인 또는 현장)에서 고급 수준의 전문가들이 고급 자율 시스템의 설계, 프로그래밍, 배포에 대한 전문 지식을 심화시키기 위해 제공됩니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 자율 기능을 갖춘 고급 로봇 시스템을 설계합니다.
• 결정과 제어를 위한 최신 AI 모델을 구현합니다.
• 성능 향상을 위한 실시간 센서 데이터를 통합하고 최적화합니다.
• 시스템 테스트와 검증을 위한 고급 시뮬레이션 도구를 활용합니다.
• 자동화와 배포의 복잡한 도전 과제를 해결합니다.

Azure Bot Service는 Microsoft Bot Framework와 Azure 함수의 힘을 결합하여 지능형 봇의 신속한 개발을 가능하게 합니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Microsoft Azure를 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만들 수 있습니다.

이 강의가 끝난 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 지능형 봇의 기초를 학습합니다
• 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 봇을 만들 수 있습니다
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, Azure Bot Service를 사용하는 방법을 이해합니다
• 봇 패턴을 사용하여 봇을 설계하는 방법을 이해합니다
• Microsoft Azure를 사용하여 첫 번째 지능형 봇을 개발합니다

대상

• 개발자
• 취미자
• 공학자
• IT 전문가

강의 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 많은 실습

봇 또는 챗봇은 다양한 메시징 플랫폼에서 사용자 상호 작용을 자동화하고 사용자가 다른 사람과 대화할 필요 없이 작업을 더 빠르게 완료하는 데 사용되는 컴퓨터 도우미와 같습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 봇 개발 도구 및 프레임워크를 사용하여 샘플 챗봇을 생성하는 과정을 단계별로 진행하면서 봇 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 봇의 다양한 용도와 애플리케이션 이해
• 봇 개발의 전체 프로세스 이해
• 봇 구축에 사용되는 다양한 도구와 플랫폼을 살펴보세요.
• Facebook 메신저용 샘플 챗봇 구축
• Microsoft Bot Framework를 사용하여 샘플 챗봇 구축

청중

• 자신만의 봇을 만드는 데 관심이 있는 개발자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 신입급에서 중급 수준의 참가자들이 물리적 AI 개발의 윤리적, 법적 및 거버넌스 측면을 탐구하고자 할 때 목적이 있습니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 물리적 AI와 관련된 윤리적 도전 과제를 이해합니다.
• 주요 거버넌스 프레임워크와 규제를 식별합니다.
• 책임 있는 AI 개발을 위한 전략을 개발합니다.
• AI 배포에서 발생하는 윤리적 딜레마에 대한 사례 연구를 분석합니다.

이 강의는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되는 중간 수준 참가자를 위한 실시간 인스트럭터 리드 트레이닝으로, 현대 작업장에서 협업 로봇(cobots)과 기타 인간 중심 AI 시스템의 역할을 탐구하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인간 중심 물리적 AI의 원칙과 응용을 이해합니다.
• 협업 로봇이 작업장 생산성을 향상시키는 역할을 탐구합니다.
• 인간-기계 상호작용의 도전 과제를 식별하고 해결합니다.
• 인간과 AI 기반 시스템 간의 협업을 최적화하는 워크플로우를 설계합니다.
• AI 통합 작업장에서 혁신과 적응력을 촉진하는 문화를 조성합니다.

이 강사는 주도하고 실시간으로 진행되는 대한민국 (온라인 또는 현지) 교육은 기계전자 시스템에 인공 지능의 적용을 배우고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인공 지능, 기계 학습, 및 계산적 지능에 대한 개요를 얻습니다.
• 신경망과 다양한 학습 방법의 개념을 이해합니다.
• 실제 문제에 인공 지능 접근법을 효과적으로 선택할 수 있습니다.
• 기계전자 공학에서 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 강의로 제공되며, 초보자 수준의 참여자들을 대상으로 물리적 AI의 기본 개념, 구성 요소, 개발 과정 및 기본 지능형 기계의 실습 구현을 탐구합니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 물리적 AI의 원리와 잠재적인 응용 프로그램에 대해 이해합니다.
• 간단한 AI 기반 로봇 시스템을 설계하고 프로토타입을 만듭니다.
• 기계 인식 및 결정을 위한 기본 AI 알고리즘을 구현합니다.
• 로봇 개발을 위한 ROS와 같은 도구를 탐색하고 활용합니다.
• 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 기능적인 지능형 기계를 만듭니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 라이브 교육으로, 산업 현장에서 Physical AI의 개념화에서 구현까지를 탐구하고자 하는 중급 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Physical AI의 핵심 개념과 산업 혁신에서의 역할을 이해합니다.
• 제조업과 물류를 위한 AI 주도 물리 시스템을 설계하고 시뮬레이션합니다.
• Physical AI 기술을 사용하여 워크플로우와 프로세스를 최적화합니다.
• Physical AI 애플리케이션의 가능성과 확장성을 평가합니다.
• 기존 산업 시스템에 Physical AI를 통합하는 도전 과제를 해결합니다.

스마트 로봇은 환경과 경험으로부터 학습하고 해당 지식을 기반으로 역량을 구축할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템입니다. Smart Robots 인간과 협력하여 인간과 함께 일하고 인간의 행동으로부터 학습할 수 있습니다. 더욱이, 이들은 수동 노동뿐만 아니라 인지 작업도 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 물리적 로봇 외에도 Smart Robots 순전히 소프트웨어 기반일 수도 있으며, 움직이는 부분이 없고 세상과 물리적으로 상호 작용하지 않는 소프트웨어 애플리케이션으로 컴퓨터에 상주할 수도 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 유형의 기계Smart Robots를 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 배우고 이러한 지식을 적용하여 자신의 스마트 로봇 프로젝트를 완료합니다.

이 과정은 4개 섹션으로 나뉘며, 각 섹션은 3일간의 강의, 토론, 라이브 랩 환경에서의 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 각 섹션은 참가자가 습득한 지식을 연습하고 입증할 수 있는 실습 프로젝트로 마무리됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS (로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해하세요
• 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
• Smart Robots을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 파악하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계식 스마트 로봇을 제작하고 작동시킵니다.
• Deep Learning을 통해 복잡한 작업을 수행하는 스마트 로봇의 능력 확장
• 현실적인 시나리오에서 스마트 로봇 테스트 및 문제 해결

청중

• 개발자
• 엔지니어

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정의 어떤 부분이든(프로그래밍 언어, 로봇 모델 등) 맞춤화를 원하시면 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.

스마트 로보틱스는 인공지능을 로봇 시스템에 통합하여 인식, 의사 결정 및 자율 제어를 향상시키는 것입니다.

이 강사는 고급 로보틱스 엔지니어, 시스템 통합자, 자동화 리더가 스마트 제조 환경에서 AI 기반 인식, 계획 및 제어를 구현하고자 하는 경우를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 로봇 인식 및 센서 퓨전에 AI 기술을 이해하고 적용합니다.
• 협업 및 산업 로봇을 위한 운동 계획 알고리즘을 개발합니다.
• 실시간 의사 결정을 위한 학습 기반 제어 전략을 배포합니다.
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리 워크플로우에 통합합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서의 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치하십시오.