Course Outline

Robotics의 Generative AI 소개

  • 이해하기 Generative AI
  • 로봇 공학 및 자동화의 핵심 개념
  • AI 기반 로봇 시스템 개요

AI 생성 로봇 설계

  • 로봇공학을 위한 생성적 설계 프로세스
  • 로봇 모델의 시뮬레이션 및 가상 테스트
  • 생성 로봇 공학의 실제 사례 연구

로봇 인식 및 의사결정 분야의 AI

  • AI를 이용한 감각 데이터 처리
  • 로봇 인식을 위한 머신러닝
  • 워크숍: Programming 로봇 의사 결정을 위한 AI

Robotics 제조 및 산업 분야

  • 산업 환경의 자동화 및 AI
  • 협동로봇(코봇)과 인간-로봇 상호작용
  • AI 로봇공학이 인력 및 생산성에 미치는 영향 평가

서비스 및 헬스케어 분야의 AI Robotics

  • 소매, 숙박, 고객 서비스 분야의 서비스 로봇
  • 의료 및 생활 보조 분야의 AI 기반 로봇
  • 서비스 로봇공학의 윤리적 고려사항

도전과 미래 방향

  • AI 로봇 공학의 기술적, 윤리적 문제 해결
  • 사회에서의 로봇공학의 미래 풍경
  • 로봇 공학 분야의 차세대 AI 발전을 준비합니다.

캡스톤 프로젝트

  • 실제 문제에 대한 AI 기반 로봇 솔루션 설계
  • 로봇 프로토타입 구현 및 테스트
  • 비판적 분석 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 로봇공학의 기본에 대한 이해
  • Python 또는 C++ 프로그래밍 경험
  • AI의 기본 개념에 대한 이해

청중

  • Robotics 엔지니어
  • AI 연구자
 28 Hours

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