문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
스마트 로봇 및 AI 통합 소개
- Industry 4.0에서의 로봇공학 개요
- 인식, 계획, 제어에서의 AI 역할
- 소프트웨어 및 시뮬레이션 환경
인식 시스템 및 센서 융합
- 로봇용 컴퓨터 비전 (2D/3D 카메라, LiDAR)
- 센서 보정 및 융합 기법
- 객체 감지 및 환경 매핑
인식을 위한 딥러닝
- 시각 인식용 신경망
- 로봇 데이터와 함께 사용하는 TensorFlow 또는 PyTorch
- 객체 추적용 인식 모델 학습
운동 계획 및 경로 최적화
- 샘플링 기반 및 최적화 기반 계획
- 운동 계획을 위한 MoveIt 활용
- 충돌 회피 및 동적 재계획
학습 기반 제어 전략
- 로봇 제어를 위한 강화학습
- 저수준 제어 루프에 AI 통합
- OpenAI Gym 및 Gazebo를 이용한 시뮬레이션
스마트 제조 환경의 협동 로봇 (Cobots)
- 안전 표준 및 인간-로봇 협업
- AI와 함께하는 협동 로봇 프로그래밍 및 통합
- 적응적 행동 및 실시간 응답성
시스템 통합 및 배포
- 산업용 컨트롤러 (PLC, SCADA)와의 인터페이싱
- 실시간 로봇을 위한 엣지 AI 배포
- 데이터 로깅, 모니터링 및 문제 해결
요약 및 향후 계획
요건
- 로봇 시스템 및 운동학에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- AI 또는 기계 학습 개념에 대한 익숙함
대상 독자
- 로봇 엔지니어
- 시스템 통합 전문가
- 자동화 리더
21 시간
