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Course Outline
Robotics의 멀티모달 AI 소개
- 로봇공학에서 멀티모달 AI의 역할
- 로봇의 감각 시스템 개요
다중 모드 감지 기술
- 센서의 종류와 로봇공학에서의 응용
- 다양한 감각 입력을 통합하고 동기화
다중 모드 로봇 시스템 구축
- 다중 모드 로봇의 설계 원리
- 로봇 시스템 개발을 위한 프레임워크 및 도구
Sensor Fusion에 대한 AI 알고리즘
- 감각 데이터를 결합하는 기술
- 로봇 공학의 의사 결정을 위한 기계 학습 모델
자율적인 로봇 행동 개발
- 주변 환경을 탐색하고 상호 작용할 수 있는 로봇 만들기
- 다양한 산업 분야의 자율 로봇 사례 연구
실시간 데이터 처리
- 대용량 감각 데이터를 실시간으로 처리
- 반응성과 정확성을 위한 성능 최적화
다중 모드 로봇의 작동 및 제어
- 감각 입력을 로봇 움직임으로 변환
- 복잡한 로봇 작업을 위한 제어 시스템
로봇 시스템의 윤리적 고려 사항
- 로봇의 윤리적 사용에 대해 논의
- 로봇 데이터 수집의 개인정보 보호 및 보안
프로젝트 및 평가
- 간단한 다중 모드 로봇 시스템 설계, 프로토타이핑 및 문제 해결
- 평가 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- 로봇 공학과 AI의 강력한 기반
- Python과 C++의 숙련도
- 센서 기술에 대한 지식
청중
- Robotics 엔지니어
- AI 연구자
- 자동화 전문가
21 Hours
회원 평가 (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.