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    강좌소개
    강좌소개
    • 본 강좌는 로봇 시뮬레이션 환경에서 수집되는 센서 및 행동 데이터를 기반으로, 강화학습의 기본 개념과 작동 원리를 학습하고, 시각 및 음성 정보를 활용해 로봇이 상황을 인식하고 지능적인 행동을 선택하는 전체 구조를 이해한다.더불어 다양한 강화학습 알고리즘(DQN, PPO )을 비교 분석하고, 상태-행동-보상 구조 설계, 학습 성과 해석, 시각·음성 기반 입력의 융합을 통해 실제 환경에 적용 가능한 행동 정책을 구성하는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.

    학습목표
    • 상태-행동-보상 기반 강화학습 알고리즘 적용

    • 복합 환경에서의 자율 행동 설계

    • 시각 및 음성 정보 기반의 상황 인식

    강좌 운영일정
      • 수강신청기간 : 2026. 2. 10. ~ 2026.5.7.
      • 강좌운영기간 : 2026. 3. 5. ~ 2025.6.26.
    이수 및 평가기준
    • 총점 60점 이상 이수증 발급
      - 진도율, 퀴즈, 과제, 총괄평가에 따른 점수를 합산하여 60% 이상 기준에 도달하면 학업의 최저 기준치를 충족한 것으로 간주함
    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    로봇 행동 생성 모델 개요

    1-1

    인공지능 기반 로봇 행동 생성이 필요한 이유는?

     

    1-2

    LLM의 발전 과정

    1-3

    대표 로봇 행동 생성 모델 및
    사례

    2

    로봇 시뮬레이션 개요

    1-1

    로봇 시뮬레이션이란?

     

    1-2

    왜 시뮬레이션이 중요한가

    1-3

    시뮬레이터 종류 및 사례 소개

    3

    강화학습 개념

    1-1

    강화학습이란?

     

    1-2

    상태-행동-보상의 구조 이해

    1-3

    강화학습 활용 사례

    4

    대표 알고리즘 살펴보기

    1-1

    RL 알고리즘 비교

     

    1-2

    DQN의 기본 개념

    1-3

    PPO의 핵심 구조

    5

    시뮬레이션으로 학습하기

    1-1

    학습 루프 구조 이해

     

    1-2

    Reward 설계 전략

    1-3

    학습 결과 해석

    6

    로봇의 시각 이해

    1-1

    비전 데이터란?

     

    1-2

    포인트 클라우드 개념

    1-3

    시각 정보 처리 구조

    7

    사용자 음성의 해석

    1-1

    음성 → 텍스트(STT)

     

    1-2

    의도 분류와 맥락 인식

    1-3

    대화 상태 추적 구조

    8

    파지 동작의 원리

    1-1

    파지란 무엇인가

     

    1-2

    파지 위치 추정 흐름

    1-3

    강화학습 기반 파지 정책

    9

    모방학습 이해

    1-1

    모방 학습이란?

     

    1-2

    ACT 모델 개념 및 응용

    1-3

    가상 환경에서 모델 실행

    10

    종합 응용 시나리오

    1-1

    멀티모달 데이터의 활용

     

    1-2

    멀티 태스크 수행을 위한 방법

    1-3

    로봇 파운데이션 모델 개요

    11

    형성평가

    강좌운영진
    • 교수자

      • 이름 : 조인성
      • 소속 : (주)엑스와이지  로봇지능화팀
      • 연락처 : choinseong@gmail.com
      • 대표 이력
        -기술경영(2017) 김영사 공저
        -대림대학교 경영학과 강사 (2020~2021)
        -스타트업 대표(인터보이드) (2017~2024)
        -KT 융합기술원 기술전략 (2010~2020)
        -LG전자 일본향 프로토콜 팀장 (2004~2010)


    분야 공학 (기계 · 금속)

    난이도 교양

    운영기관 광운대학교(AID)

    이수증 발급

    주차 11 주

    학습인정시간 35시간 00분 (14시간 26분)

    수강신청기간 26.02.11 ~ 26.03.19

    강좌운영기간 26.02.11 ~ 26.06.26

    전화번호 02-940-5794

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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