ROS-Industrial 교육 과정

드론과 광학측량은 이제 고정밀 인프라 감시에서 필수적인 도구입니다. 고급 지형측량 원칙, 실시간 모델링, 고정밀 드론 매핑을 통합함으로써, 전문가들은 건설 환경에서 더 깊은 통찰력, 정확성, 생산성을 달성할 수 있습니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 고급 드론 및 광학측량 워크플로우를 적용하여 지형측량 제어 및 고정밀 매핑 기술을 복잡한 인프라 프로젝트에 적용하고자 하는 이들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• RTK/PPK 워크플로우와 지면 제어 보정 및 고급 광학측량 방법을 적용합니다.
• 대규모 인프라 현장에서 지형측량 참조 시스템 및 투영을 통합합니다.
• 복잡한 지형 및 인프라 기하학에 맞춘 정밀 비행 임무를 설계합니다.
• GIS 소프트웨어를 사용하여 광학측량 데이터를 구조 건강, 변형, 준수 추적에 분석합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 고급 연습 및 실세계 사례 연구.
• 드론 데이터 및 모델링 도구를 사용한 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 신청하려면, 배치를 위해 저희에 문의하세요.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 다양한 항공 로봇 공학 개념과 도구를 탐색하여 항공 차량을 설계, 개발, 테스트하고자 하는 엔지니어와 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 항공 로봇 공학의 기본을 이해합니다.
• UAV와 쿼드로터를 모델링하고 설계합니다.
• 비행 제어와 운동 계획의 기본을 배우게 됩니다.
• 항공 로봇 공학을 위한 다양한 시뮬레이션 도구를 배우게 됩니다.

아르두파일럿은 드론, 로버, 기타 무인 차량을 위한 오픈 소스 자동 조종 소프트웨어 패키지입니다. 이는 자율 내비게이션, 지상국과 실시간 통신, ROS2와 같은 로봇 중재 소프트웨어와의 통합 등 고급 기능을 제공합니다.

이 강의는 무인 항공기(UAV)를 아르두파일럿을 사용하여 설계, 프로그래밍, 테스트하는 데 관심이 있는 중간 수준 개발자 및 기술 전문가를 위한 인스트럭터 리드, 라이브(온라인 또는 현장) 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있을 것입니다:

• 아르두파일럿의 완전한 개발 환경을 설정합니다.
• UAV 제어를 위한 펌웨어, 미들웨어 및 MAVLink API를 구성합니다.
• SITL 시뮬레이션을 사용하여 드론 행동을 안전하게 테스트하고 디버깅합니다.
• 아르두파일럿을 ROS2로 확장하고 외부 도구나 센서와 통합합니다.
• 자율 비행 논리를 개발하고 끝에서 끝까지 UAV 임무를 실행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 많은 연습과 연습
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

• 이 교육은 오픈 소스 자동 조종 소프트웨어인 아르두파일럿에 기반을 두고 있습니다. 이 강의를 맞춤화하여 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 주세요.

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 강사는 주도하는 실시간 교육 (대한민국에서 온라인 또는 현장에서)은 UAS의 기초를 이해하고, 다양한 산업에서 드론 기술을 계획, 운영, 관리 및 분석에 활용하길 원하는 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 드론과 UAV의 기초 지식을 획득합니다.
• 다양한 용도에 적합한 UAV를 찾기 위해 드론 분류와 용도를 알아봅니다.
• 드론 운영의 편리성을 위해 배송 옵션과 규제를 평가합니다.
• 드론 기술 사용의 위험과 윤리를 이해합니다.
• 다른 기술과 통합을 포함한 UAV의 미래 용도와 역량을 탐구합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 건설 프로젝트에서 인프라 감독을 위해 드론과 사진 측량 기술을 사용하는 방법을 배우고자 하는 초급에서 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 드론과 사진측량법의 기본을 이해합니다.
• 건설 현장을 위한 드론 비행 계획을 개발하고 실행합니다.
• 사진측량 추적을 수행하고 자세한 지도와 3D 모델을 만듭니다.
• 사진 측량 데이터를 활용해 인프라 감독 및 문제 감지를 실시합니다.
• 드론 기술을 적용하여 건설 현장의 안전과 효율성을 개선하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 농업용 데이터 수집 및 분석 최적화에 항공 로봇 공학을 적용하려는 농업 기술자, 연구원 및 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 드론 기술 및 관련 규정을 이해한다.
• 농업 및 농업 방법을 개선하기 위해 작물 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위해 드론을 배포합니다.

Evo Max 4T는 고급 공중 작동, 검사 및 데이터 수집을 위한 전문급 드론입니다.

이 강사는 초보자 수준에서 중간 수준의 운영자에게 Evo Max 4T를 안전하고 효과적으로 사용하여 전문적인 응용 프로그램에 사용하고 공식 인증에 대비할 수 있도록 돕습니다. 온라인으로 또는 현장에서 진행됩니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Evo Max 4T 드론의 기술 사양 및 작동 방식을 이해합니다.
• 공중 활동에서 작동 안전 절차를 적용합니다.
• 현재의 AAC 및 현지 드론 규정을 준수합니다.
• 효율적이고 안전한 드론 작동에 대한 최선의 관행을 구현합니다.
• 이론 및 실습 훈련을 통해 인증/자격증 준비합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 드론 장비 및 시뮬레이터로 직접 연습합니다.
• 실제 비행 시나리오와 실제 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 조율하세요.

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 인스트럭터 주도형 라이브 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 자동화 및 그 이상의 지능형 로봇 시스템을 설계, 프로그래밍, 배포하는 능력을 향상시키고자 하는 중급 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• Physical AI의 원리와 로봇 및 자동화에서의 응용을 이해합니다.
• 동적 환경에서의 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍합니다.
• 로봇의 자율적인 의사결정을 위한 AI 모델을 구현합니다.
• 로봇 테스트 및 최적화를 위한 시뮬레이션 도구를 활용합니다.
• 센서 융합, 실시간 처리, 에너지 효율성 등의 도전 과제를 해결합니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련은 대한민국에서 참여자들이 로봇 시각화 및 시뮬레이션 도구를 사용하여 ROS를 자신의 로보틱스 프로젝트에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.

이 훈련이 끝나면, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• ROS의 기초를 이해합니다.
• ROS를 사용하여 기본 로보틱스 프로젝트를 만드는 방법을 배웁니다.
• 시뮬레이션 및 시각화 도구를 포함한 다양한 로봇 관련 도구를 사용하는 방법을 배웁니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROS을 사용하여 [0을 사용하여 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 및 잠재적으로 고급 수준의 로봇 공학 개발자를 대상으로 합니다. ].

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Python을 사용하여 ROS 노드, 주제, 서비스 및 작업을 생성하고 실행합니다.
• ROS 도구 및 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
• ROS 패키지와 라이브러리를 사용하여 모바일 로봇에 대한 일반적인 작업을 수행합니다.
• ROS을 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
• ROS 애플리케이션 문제 해결 및 디버깅.

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.