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LearnFlat · AI 응용 (학제간)

로봇 공학 및 자율 시스템을 위한 AI

로봇, 드론, 자율 주행 차량에서 인지(컴퓨터 비전), 내비게이션(SLAM), 조작을 위한 AI 알고리즘을 통합합니다. 동적 환경에서의 제어 및 의사 결정을 위한 강화 학습에 중점을 둡니다.

7 subcategories · 17 courses total

자율주행 AI

센서 융합, 인지, 예측, 계획 및 제어 시스템을 포함한 자율주행차를 위한 완벽한 소프트웨어 스택에 집중합니다. 자율주행의 고유한 과제를 이해하세요.

자율 주행을 위한 SLAM

로봇 및 자율주행차가 알려지지 않은 환경의 지도를 만들면서 동시에 자신의 위치를 추적할 수 있도록 하는 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성) 기술을 마스터하세요.

로봇 제어 시스템

로봇 동역학 및 제어 이론의 원리를 공부합니다. PID 및 LQR과 같은 컨트롤러를 설계하는 방법을 배우고, 정밀한 로봇 모션을 위한 최신 적응 및 학습 기반 제어 방법을 탐구합니다.

로보틱스를 위한 강화 학습

강화 학습(RL) 및 심층 RL 알고리즘을 적용하여 로봇이 복잡한 작업을 수행하고 실시간으로 최적의 결정을 내리도록 훈련합니다. 정책, 보상, 시뮬레이션-현실 전환(sim-to-real)에 대해 알아보세요.

드론 및 UAV용 AI

자율 드론 및 무인 항공기(UAV)를 위한 AI 기반 시스템을 개발합니다. 항공 내비게이션, 시각 추적, 장애물 회피, 임무 계획과 같은 주제를 다룹니다.

로봇 운영 체제 (ROS)

로봇 공학을 위한 표준 소프트웨어 프레임워크인 로봇 운영 체제 (ROS)의 기본을 배우세요. 복잡한 로봇 시스템을 구축, 시뮬레이션 및 배포하기 위한 ROS 개념을 마스터하세요.

모션 및 경로 계획

A*, RRT, D*와 같은 경로 계획 및 모션 제어 알고리즘을 개발하고 적용하여 복잡하고 동적인 환경에서 로봇을 안전하고 효율적으로 탐색합니다.