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강좌소개
본 과정은 '인공지능 HRI'에서는 인공지능의 원리를 바탕으로 여러 가지 인공지능 구현기법들을 이해하여 휴먼-로봇 상호작용이 일어나는 상황에 적용해 보고, 프로그래밍 실습을 통해 인공지능의 성능과 응용에 대한 이해도를 높이고자 합니다.
기본적인 로봇공학(운동학)을 바탕으로 휴먼-로봇 상호작용의 상황에 대해 정의하고, 다양한 로봇의 움직임을 만들어 내는 방법을 학습합니다.
ANN, CNN 등의 인공지능 학습방법을 이해하고, 인공지능 최신 트렌드인 Tensorflow 및 Python을 통해 구현해봅니다.
인공지능 방법을 로봇 모션 제어에 적용하여 다양한 HRI 상황에 적용하고 실습하여 그 효과를 직접 체험할 수 있습니다.
| 목차 | 세부 목차 | |
|---|---|---|
| 1 | 휴먼로봇상호작용(HRI, Human Robot Interaction) | 1. HRI 개념 정의 및 로봇 개론 |
| 2. 협동로봇 개론, HRI분류, ISO TS 15066 | ||
| 3. 협동로봇의 동작 | ||
| 2 | 인공지능 및 인공신경망 기초 | 1. 딥러닝의 역사 및 발전 |
| 2. 단순 인공신경망 모델 | ||
| 3. EXCEL을 이용한 인공신경망 구현 | ||
| 3 | 딥러닝 기초이론 및 수학적 표현 | 1. 딥러닝의 회귀 및 분류 문제 |
| 2. 딥러닝 모델의 학습 및 최적화 | ||
| 3. 딥러닝 모델의 오차 역전파법 | ||
| 4 | Python을 이용한 딥러닝 프로그래밍 | 1. python 프로그래밍 환경설정 |
| 2. 간단 신경망 프로그래밍 | ||
| 3. TF를 이용한 신경망 프로그래밍 | ||
| 5 | 딥러닝 주요 모델 및 이론 | 1. 딥러닝 주요 모델 및 이론 |
| 2. LSTM을 이용한 환율예측 | ||
| 3. 강화학습을 이용한 Mountain-Car 제어 | ||
| 6 | 로봇공학 기초 | 1. 로봇의 좌표 |
| 2. 좌표의 변환 | ||
| 3. Denavit-Hartenberg의 표현 | ||
| 7 | 로봇기구학 | 1. 직렬다관절 로봇의 순기구학 |
| 2. 직렬다관절 로봇의 역기구학1 | ||
| 3. 직렬다관절 로봇의 역기구학2 | ||
| 8 | 중간고사 | |
| 9 | 로봇제어 | 1. 로봇 경로 계획 |
| 2. 기초제어 이론 및 피드백제어 | ||
| 3. 로봇 제어 | ||
| 10 | CNN(합성신경망) 실습 | 1. MNIST Datasets을 통한 필기체 숫자인식 프로그래밍 실습 |
| 2. Cifar10 Datasets을 통한 10종류 물체인식 프로그래밍 실습 | ||
| 3. Datasets준비 및 CNN모델구축 프로그래밍 실습 | ||
| 11 | CNN을 활용한 HRI구현 | 1. OpenCV를 이용한 영상인식 |
| 2. Serial통신을 이용한 로봇 조작/제어 | ||
| 3. 사람 또는 특정 물체를 인식하여 동작하는 로봇제어 프로그램 | ||
| 12 | 인공신경망을 이용한 로봇제어 실습 | 1. 역운동학용 인공신경망 모델구축 |
| 2. 인공신경망을 통한 역운동학 학습 | ||
| 3. 3축 로봇의 운동제어 실습 | ||
| 13 | OpenCV와 역운동학을 병행한 운동제어 | 1. OpenCV를 이용한 끝점인식 |
| 2. Visual Servoing 프로그래밍 기초 | ||
| 3. Visual Servoing 프로그래밍 실습 | ||
| 14 | 휴먼로봇상호작용 (Human Robot Interaction) 실습 | 1. HRI 상호작용을 위한 3축 로봇 |
| 2. CNN모델 이용 사람 동작 인식 | ||
| 3. 협동로봇 HRI 구현을 위한 ACC | ||
| 15 | 기말고사 | |

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| 구분 | 자기소개 | 퀴즈 | 참여과제 | 실습과제 | 중간고사 | 기말고사 |
| 반영비율 | 5% | 20% | 20% | 10% | 20% | 25% |
Q1. 수강 중 궁금한 것은 어떻게 해야 하나요?
- 수강 중 궁금한 부분은 교과목 내 [질의응답] 게시판에 작성해 주시면 담당 TA가 확인 후, 1~2일내 응답할 예정입니다.
Q2. 이수증은 언제 발급 되나요?
- 이수증은 수업이 종료되고 나서 성적처리가 완료된 후, 10~15일 이내 발급될 예정입니다.
Q3. 교재는 무엇입니까?
- 주교재는 [로봇공학] (정슬 지음, 교문사) 입니다.
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학습인정시간 (총 동영상시간) 10시간 00분 (06시간 40분)
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주차
주차 7주
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학습인정시간
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 45시간 00분 (09시간 15분)
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운영기관


