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

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