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재정지원사업

창의융합형 공학인재양성 지원사업

인공지능을 활용한 jetbot 캠프

◆  교육 목적

 

   - 지역 산업체 수요 기반의 차세대 디스플레이 장치와 jetbot 융합 기술 활용 능력 함양

 

   - 이론 및 실제 기자재 활용 교육을 통한 내실 있는 양질의 교육 제공  

 

   - 공과대학 재학생의 창의적·실무적 역량 강화 견인 

 

◆  교육 개요

 

   - 기간: 2024. 1. 3.(수) ~ 12.(금) 48시간(8일×8시간)

 

   - 장소: 공대1호관 335호, 338호 강의실

 

   - 참여인원: 학부생 26명(비공대생 4명 포함-물리학과, 식물자원학과, 심리학과, 정보통계학과)

 

   - 주요내용

       ·  인공지능의 머신러닝, 딥러닝 기본 이론을 이해

       ·  젯봇의 주행과 이미지 인식 기능을 활용하여 자율주행의 기초 방법을 실습       

       ·  수자원 관리에 응용할 수 있는 파이프 미션 수행을 위한 프로그래밍을 실습 

       ·  여러 환경에 적용될 수 있는 로봇·인공지능의 활용과 응용에 대한 기반 지식 습득

 

◆  교육 내용

 

 

 

 

 

구분

일자별 제목

시간

내용

1일차

3.()

머신러닝, 딥러닝, 이미지 인식

3

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 리뷰

인공지능 학습 데이터

딥러닝 라이브러리

3

이미지 인식 알고리듬

CNN 의 이해

딥러닝 이미지 인식 예제

2일차

1. 4.()

젯봇 조립 및 주행 테스트

3

젯봇 하드웨어 부품의 이해

조편성 및 하드웨어 조립

하드웨어 테스트

3

네트워크 설정 및 PC연동

원격 조종 주행 테스트

젯봇 소프트웨어 구성 리뷰

3일차

5.()

젯봇 활용 미션 1

3

기본 동작 테스트

직선 주행 연습

충돌 방지 알고리즘

3

장애물 회피 주행 연습

충돌 방지 알고리듬 응용

조별 프로젝트 아이디에이션 1

4일차

8.()

젯봇 활용 미션 2

3

카메라 활용 확장 테스트

이미지 인식 데이터 준비

이미지 인식 데이터 학습 동작 테스트

3

안면 인식 데이터와 학습

컬러 인식 방법 응용

조별 프로젝트 아이디에이션 2

5일차

9.()

젯봇 활용 미션 3

3

젯봇 사물 인식 방법 리뷰

다양한 오브젝트 데이터 수집

오브젝트 데이터 학습 및 동작 테스트

3

자율주행 관련 데이터 준비

트랙 인식과 자율주행

조별 프로젝트 준비

6일차

10.()

젯봇 활용 파이프

미션 1

3

파이프 내부 동작 방안 리뷰

파이프 내 장애물 회피 주행 연습

파이프 굴절 구조 내에서 주행 연습

3

파이프 구조 내에서 문제 상황 정의

문제 상황에 대한 해결 방법 토의

문제상황에 대한 해결 방법 코딩

7일차

11.()

젯봇 활용 파이프

미션 2

3

파이프 내부 문제 해결 수행 테스트

문제 해결 프로젝트 테스트 디버깅

문제 해결 프로젝트 최종 수행 테스트

3

프로젝트 해결 관련 최종 디버깅

프로젝트 발표 준비

발표 자료 정리 및 멘토링

8일차

12.()

프로젝트 발표

3

프로젝트 시연

3

프로젝트 발표

리뷰와 시상

 

 

◆  운영 결과

 
   - 이수자: 24명(개인 사정으로 중도 포기 1명,  이수기준 미충족 1명)
 
   - 만족도: 4.78/5.0
       
 
       
 
       
 
       
 
       
 
 

 

  • 작성자 센터 관리자
  • 작성일 2024.02.20
  • 조회수 803