배우는 프로그래밍 언어 1. 파이썬 2.C 언어 하드웨어 시스템 및 센서/모터의 개념 이해 및 활용 역량 ROS(Robot Operating System) 활용 학습 인공지능 부분 딥러닝 기술과 머신러닝 기술 습득 Lidar(라이더) 센서를 활용 SLAM(Simultaneous Localization And Map-Building, Simultaneous Localization and Mapping) 기술 적용
머신러닝/딥러닝을 활용한 적용기술, 딥러닝을 활용한 센서 퓨전/인지기술, 인공지능을 활용한 자율주행 기반기술 및 인지기술 ROS(Robot Operating System) 기반 무인이동체 실습, 무인이동체를 활용한 인공지능 인지/판단/제어시스템 통합, 기초 하드웨어 시스템 개념 및 활용, 서/모터 원리 및 활용 무인이동체를 활용한 인공지능 인지/판단/제어시스템 통합, 공학적/수학적 기본이론, 무인이동체를 활용한 인공지능/자율주행기술 종합프로젝트 활용 참여기업 요구사항
필요 스킬(직무능력)
인재양성목표(훈련목표,인재상)
프로그래밍 언어 중 C언어, Python 학습, 프로그래밍 언어(C, Python) 활용 능력, 인공지능(머신러닝/딥러닝)을 활용한 알고리즘을 구성 및 적용할 수 있다.Camera/Lidar를 활용한 인지기술 구성 및 적용이 가능하다.ROS를 활용하여 다양한 (센서/모터/프로세서) 시스템 통합을 할 수 있다.무인 이동체를 활용한 자율주행 기술 구현과 적용이 가능하다.하드웨어 이해도와 응용력, 센서/모터 이해 하드웨어 시스템과 센서/모터 개념 이해 및 활용역량 센서 처리 분야 학습, Lidar 센서 인지기술 학습, 라이다 인지관련 프로젝트 경험, 여러 센서를 활용한 인지기술역량 ROS 활용 학습 ROS 프로그래밍 역량 딥러닝 기술을 활용한 객체 인지프로젝트 경험 인공지능(딥러닝/머신러닝) 역량 라이다 센서를 활용한 타겟 객체 출력 프로젝트 경험, 무인이동체 차선 내 객체를 출력하여 주행경로 예측 프로젝트 경험, SLAM 기술을 활용한 매핑/1분기/160(160h) 6월차 (100h) 정규 교과 프로그래밍 언어 기본 및 응용 (80H)
머신러닝/딥러닝을 활용한 적용기술(60H)
딥러닝을 활용한 센서퓨전/인지기술(16H) 딥러닝을 활용한 센서퓨전/인지기술(64H)
기초 하드웨어 시스템의 개념 및 활용(30H)
센서/모터 원리 및 활용(50H)
ROS(Robot Operating System) 기반 무인이동체 실습(16H) ROS(Robot Operating System) 기반 무인이동체 실습(44H)
심화센서원리 및 활용(60H)
공학적/수학적 기본이론 (30H)
인공지능을 활용한 자율주행 기반기술 및 인지기술(26H) 인공지능을 활용한 자율주행 기반기술 및 인지기술(44H)
무인이동체를 활용한 인공지능 인지/판단/제어시스템 통합(70H)
프로젝트
[프로젝트]무인이동체를 활용한 인공지능/자율주행기술종합프로젝트(46H)[프로젝트]무인이동체를 활용한 인공지능/자율주행기술종합프로젝트(144H)[프로젝트]무인이동체를 활용한 인공지능/자율주행기술종합프로젝트(90H)기타[재량교과](4H)
[재량교과] (16H) [재량교과] (10H)
