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기간 21 시간
코스 개요
스마트 로봇공학 및 AI 통합 소개
- 인더스트리 4.0 시대의 로봇공학 개요
- 지각, 계획, 제어에서의 AI 역할
- 소프트웨어 및 시뮬레이션 환경
지각 시스템 및 센서 융합
- 로봇용 컴퓨터 비전 (2D/3D 카메라, LiDAR)
- 센서 교정 및 융합 기법
- 객체 탐지 및 환경 매핑
지각을 위한 딥러닝
- 시각 인식용 뉴럴 네트워크
- 로봇 데이터와 함께 TensorFlow 또는 PyTorch 사용
- 객체 추적을 위한 지각 모델 학습
모션 플래닝 및 경로 최적화
- 샘플링 기반 및 최적화 기반 플래닝
- 모션 플래닝을 위한 MoveIt 활용
- 충돌 회피 및 동적 재 플래닝
학습 기반 제어 전략
- 로봇 제어를 위한 강화 학습
- 로우 레벨 제어 루프에 AI 통합
- OpenAI Gym 및 Gazebo를 이용한 시뮬레이션
스마트 제조에서의 협동 로봇(Cobot)
- 안전 표준 및 인간-로봇 협업
- AI와 함께 콜라보 로봇 프로그래밍 및 통합
- 적응적 행동 및 실시간 반응성
시스템 통합 및 배포
- 산업용 컨트롤러(PLC, SCADA)와의 인터페이싱
- 실시간 로봇공학용 엣지 AI 배포
- 데이터 로깅, 모니터링 및 장애 제거
요건
- 로봇 시스템 및 기학(kinematics)에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- AI 또는 머신러닝 개념에 대한 숙지
대상 수강생
- 로봇 엔지니어
- 시스템 통합 담당자
- 자동화 리더
회원 평가 (1)
일상 업무에서 AI를 활용하고 탐구하는 방법
Giovani Natalia - PT Astra Honda Motor
코스 - AI for Supply Chain and Manufacturing Logistics
기계 번역됨
