대한민국 Physical AI 과정

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 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.

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.

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 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.