개요
이 교육 프로그램은 Python 언어의 기본부터 시작하여 인공지능, 리눅스 시스템, 임베디드 제어, 드론 및 짐벌을 활용한 융합형 프로젝트까지 폭넓게 학습할 수 있는 실무 중심 교육 과정입니다
Python의 문법, 함수, 객체지향, 예외 처리, 파일 입출력, 병렬 프로그래밍 등 기초 프로그래밍 역량을 다지고, Pandas, Matplotlib, OpenCV 등 데이터 분석 및 영상처리 라이브러리를 활용하는 법을 익힙니다.
AI 기초 과정에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념을 학습하고, 실습을 통해 관련 라이브러리의 활용법을 익힙니다.
리눅스 시스템의 구조와 명령어, 파일 시스템, 프로세스, 쉘 스크립트 등 운영체제에 대한 기본 지식을 익히며, 이를 기반으로 NVIDIA Jetson Nano 및 TX2를 활용한 임베디드 AI 실습으로 확장합니다.
PixHawk 드론 제어와 ROS(Robot Operating System)를 이용한 센서 수신 및 제어 실습을 통해 IoT 및 로보틱스 분야에 대한 이해도 함께 높일 수 있습니다.
카메라 제어, 영상 속 객체 추적, 짐벌의 PWM 및 API 제어 등 복합적인 센서와 하드웨어 연동 기술을 다루며, 마지막에는 실제 카메라와 짐벌을 활용한 객체 추적 프로젝트를 수행합니다.
이 강의는 프로그래밍과 인공지능의 기초 위에 임베디드 및 로봇 제어 실습을 통합함으로써, 이론과 실무의 균형을 갖춘 융합형 개발 인재를 양성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
강의 대상
프로그래밍 전공
강의 시간
1일 4시간 30일, 총 120시간
강의 계획서
| 주제 | 내용 |
|---|---|
| Python(40시간) | – Python 기본 문법, 함수 – 객체지향 프로그래밍 – Error & Exception, File I/O – Parallel Programming – Python 라이브러리(Pandas, Matplotlib, OpenCV) |
| AI 기초(30시간) | – 머신러닝 개요 및 라이브러리 활용 – 딥러닝 개요 및 라이브러리 활용 |
| 리눅스 개요(10시간) | – 리눅스 커널 구조 – 리눅스 기본 명령어 실습 – 파일 시스템 – 프로세스 – 쉘 스크립트 |
| 임베디드 AI(8시간) | – NVIDIA Jetson Nano 설정 – NVIDIA TX2 GPIO 제어 실습 |
| PixHawk 드론 제어 실습(8시간) | – PixHawk 개요 – ROS(Robot Operating System) 개요 – ROS를 통한 드론 센서 정보 수신 및 제어 실습 |
| 카메라 제어와 영상처리 실습(8시간) | – 영상 카메라 입력 및 설정 – 영상 속 객체 인식/선택 실습 – 객체 추적 실습 |
| 짐벌 제어 실습(8시간) | – 짐벌 동작 및 제어 원리 개요 – PWM 신호를 통한 제어 실습 – API를 통한 제어 실습 |
| 프로젝트 실습(8시간) | – 카메라와 짐벌을 활용한 객체 추적 알고리즘 개발 |