로봇 학습 및 강화 학습의 실제 교육 과정

로봇 공학을 위한 인공 지능 (AI)은 기계 학습, 제어 시스템 및 센서 융합을 결합하여 자율적으로 인식, 추론 및 행동할 수 있는 지능형 머신을 만드는 데 사용됩니다. ROS 2, TensorFlow, OpenCV와 같은 현대 도구를 통해 엔지니어들은 이제 로봇이 실제 환경에서 지능적으로 탐색, 계획 및 상호 작용하도록 설계할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 현재 오픈 소스 기술과 프레임워크를 사용하여 AI 구동 로봇 시스템을 개발, 훈련 및 배포하고자 하는 중급 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 할 수 있게 될 것입니다:

• Python과 ROS 2를 사용하여 로봇 동작을 구축하고 시뮬레이션합니다.
• 칼만 필터와 입자 필터를 사용하여 위치 추정 및 추적을 구현합니다.
• OpenCV를 사용한 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 인식과 객체 감지를 수행합니다.
• TensorFlow를 사용하여 운동 예측 및 학습 기반 제어를 수행합니다.
• SLAM (동시적 위치 추정 및 매핑)을 통합하여 자율 탐색을 구현합니다.
• 강화 학습 모델을 개발하여 로봇의 의사 결정을 개선합니다.

코스 형식

• 상호 작용형 강의 및 토론.
• ROS 2와 Python을 사용한 실습.
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 실용적인 연습.

코스 커스터마이징 옵션

이 코스를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 교육과정 (온라인 또는 오프라인)에서, 참가자들은 원자력 기술 및 환경 시스템 분야에서 다양한 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크, 기법을 학습합니다.

이 6주 과정은 일주에 5일씩 진행되며, 하루에 4시간씩 강의, 토론, 그리고 라이브 랩 환경에서의 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자들은 실무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료하여 습득한 지식을 연습합니다.

이 강의의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇을 프로그래밍하기 위해 ROS (Robot Operating System) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 로봇 기술에서 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇학의 기반이 되는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 보기, 감지, 처리, 탐색, 그리고 음성으로 인간과 상호작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 운영합니다.
• 스마트 로봇을 구축하기 위해 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필요한 요소들을 이해합니다.
• 로봇이 주변 환경에서 움직이는 물체를 위치할 수 있도록 칼만 및 파티클 필터를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 운동 계획 구현.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 맵핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• 딥러닝을 통해 로봇이 복잡한 작업을 수행하는 능력을 확장합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제 해결합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 강의하는 실시간 교육입니다. 참가자들은 핵기술 및 환경 시스템 분야에서 사용되는 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하는 데 사용되는 다양한 기술, 프레임워크 및 기술을 학습합니다.

이 4주짜리 강의는 매주 5일 동안 진행되며, 하루에 4시간씩 강의, 토론 및 실습 랩 환경에서 로봇 개발을 포함합니다. 참가자들은 실제 프로젝트를 완료하여 습득한 지식을 실습합니다.

이 강의에서 사용할 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 코드는 물리적 하드웨어(Arduino 또는 기타)에는 최종 배포 테스트를 위해 로드됩니다. 로봇을 프로그래밍하는 데 ROS(로봇 운영 시스템) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 로봇 기술에서 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇의 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 보이고, 느끼고, 처리하고, 탐색하고, 음성으로 사람들과 상호작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 운영합니다.
• 스마트 로봇을 구축하는 데 필요한 인공지능의 필수 요소를 이해합니다.(머신러닝, 딥러닝 등)
• 로봇이 환경에서 움직이는 객체를 찾도록 필터(칼만 및 입자)를 구현합니다.
• 탐색 알고리즘 및 모션 플래닝을 구현합니다.
• PID 제어를 구현하여 로봇의 환경 내에서 움직임을 조절합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• 로봇을 현실적인 시나리오에서 테스트하고 문제를 해결합니다.

ROS 2 (Robot Operating System 2)는 복잡하고 확장 가능한 로봇 애플리케이션 개발을 지원하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 현지)은 중급 수준의 로봇 엔지니어와 개발자들을 대상으로 ROS 2를 사용하여 자율 항법 및 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 구현하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 자율 항법 애플리케이션을 위해 ROS 2를 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 매핑 및 위치 추정을 위한 SLAM 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
• LiDAR와 카메라 센서를 ROS 2에 통합할 수 있습니다.
• Gazebo에서 자율 항법을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있습니다.
• 실제 로봇에 항법 스택을 배포할 수 있습니다.

코스 형식

• 상호작용식 강의 및 토론.
• ROS 2 도구와 시뮬레이션 환경을 사용한 실습.
• 가상 또는 실제 로봇에서 라이브-랩 구현 및 테스트.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스를 위한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 문의하여 안내를 받으세요.

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

OpenCV는 실시간 이미지 처리를 가능하게 하는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리이며, TensorFlow 등의 딥러닝 프레임워크는 로봇 시스템에서 지능적인 인식과 의사결정을 위한 도구를 제공합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 로봇 엔지니어, 컴퓨터 비전 전문가 및 머신 러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용하여 로봇의 인식과 자율성을 적용하고자 하는 사람들입니다.

이 교육 과정을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• OpenCV를 사용하여 컴퓨터 비전 파이프라인 구현하기
• 대상 검출 및 인식을 위한 딥러닝 모델 통합하기
• 시각 기반 데이터를 로봇 제어 및 탐색에 활용하기
• 전통적인 비전 알고리즘과 딥 뉴럴 네트워크 결합하기
• 임베디드 시스템 및 로봇 플랫폼에서 컴퓨터 비전 시스템 배포하기

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론
• OpenCV 및 TensorFlow를 사용한 실습
• 시뮬레이션 또는 물리적 로봇 시스템에서 라이브 실험 수행

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

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

엣지 AI는 인공 지능 모델을 직접 임베디드 또는 자원 제한 장치에서 실행할 수 있도록 하여 지연 시간과 전력 소비를 줄이고 로봇 시스템의 독립성과 프라이버시를 높입니다.

이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 임베디드 개발자 및 로봇 엔지니어를 대상으로 하며, TinyML과 엣지 AI 프레임워크를 사용하여 로봇 하드웨어에서 직접 머신 러닝 추론 및 최적화 기법을 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TinyML과 로봇을 위한 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• 디바이스 내 추론을 위한 AI 모델을 변환하고 배포할 수 있습니다.
• 모델을 속도, 크기 및 에너지 효율성을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 시스템을 로봇 제어 아키텍처에 통합할 수 있습니다.
• 실제 시나리오에서 성능과 정확도를 평가할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• TinyML과 엣지 AI 도구 체인을 사용한 실습.
• 임베디드 및 로봇 하드웨어 플랫폼에서의 실제 연습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의해 주세요.

이 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 참가자들을 대상으로 하며, 현대 작업 환경에서 협동로봇(cobots)과 다른 사람 중심의 AI 시스템의 역할을 탐구하고자 하는 이들에게 적합합니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 사람 중심의 물리적 AI의 원칙과 그 적용 분야를 이해합니다.
• 협동로봇이 작업장 생산성 향상에 어떻게 기여하는지 탐색합니다.
• 인간-기계 상호작용에서 발생하는 문제를 식별하고 해결합니다.
• 인간과 AI 주도 시스템 간의 협력을 최적화하는 워크플로우를 설계합니다.
• AI 통합 작업 환경에서 혁신과 적응성을 촉진하는 문화를 조성합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국에서 온라인 또는 현장)은 인공지능이 메카트로닉 시스템에 어떻게 적용되는지를 배우고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인공지능, 기계학습, 계산 지능의 개요를 이해합니다.
• 신경망과 다양한 학습 방법의 개념을 이해합니다.
• 실제 문제에 대해 효과적으로 인공지능 접근법을 선택할 수 있습니다.
• 메카트로닉 엔지니어링에서 AI 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 강의로, 다양한 감각 데이터를 통합하여 더 자율적이고 효율적인 로봇을 만들어내는 멀티모달 AI를 활용하고자 하는 고급 로봇 공학자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 로봇 시스템에서 멀티모달 센싱을 구현합니다.
• 센서 융합 및 의사결정을 위한 AI 알고리즘을 개발합니다.
• 다이나믹 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만듭니다.
• 실시간 데이터 처리 및 작동에서의 도전을 해결합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 참가자들이 자동화와 그 이상을 위한 지능형 로봇 시스템의 설계, 프로그래밍, 배포 기술을 향상시키고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 물리적 AI의 원리와 로봇 및 자동화 분야에서의 응용을 이해합니다.
• 동적인 환경에서 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍할 수 있습니다.
• 로봇의 독립적 의사 결정을 위한 AI 모델을 구현할 수 있습니다.
• 로봇 테스트와 최적화를 위한 시뮬레이션 도구를 활용할 수 있습니다.
• 센서 융합, 실시간 처리, 에너지 효율성 등의 과제를 해결할 수 있습니다.

안전하고 설명 가능한 로봇공학은 로봇 시스템의 안전성, 검증, 그리고 윤리적 관리를 중점으로 하는 포괄적인 교육입니다. 이 과정은 이론과 실무를 연결시키는 안전 사례 방법론, 위험 분석, 그리고 로봇 의사결정을 투명하고 신뢰할 수 있게 만드는 설명 가능한 AI 접근법을 탐구합니다. 참가자들은 국제 표준에 맞춰 준수 사항을 보장하고, 동작을 검증하며, 안전성 확인을 문서화하는 방법을 배울 것입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, 검증, 유효성 확인, 그리고 설명 가능성 원칙을 적용하여 로봇 시스템의 안전하고 윤리적인 배포를 보장하는 방법을 학습하길 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 로봇 및 자율 시스템의 안전 사례를 개발하고 문서화할 수 있습니다.
• 시뮬레이션 환경에서 검증 및 유효성 확인 기술을 적용할 수 있습니다.
• 로봇 의사결정을 위한 설명 가능한 AI 프레임워크를 이해할 수 있습니다.
• 시스템 설계 및 운영에 안전성과 윤리 원칙을 통합할 수 있습니다.
• 이해관계자에게 안전성과 투명성을 요구하는 방법을 소통할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호 작용형 강연 및 토론.
• 실습을 통한 시뮬레이션 및 안전 분석 연습.
• 실제 로봇 애플리케이션 사례 연구.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

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.