개강 D-10
융합_AI 미래형모빌리티(로봇·ADAS)
한국IT교육원 · 6회차 · 대구 동구
PythonDocker딥러닝로봇머신러닝K-디지털
프로그램 요약
AI 자율주행 로봇(ADAS) 분야 융합 훈련과정
- 모집마감
- 개강 전까지
- 수업일정
- 2026.08.24 ~ 2027.02.26약 6개월
- 요일시간
- 월,화,수,목,금 / 09:00~17:30풀타임기관
- 모집정원
- 20명
- 총 시간
- 980시간
- 학습장소
- 대구대구광역시 동구 동대구로 566 (신암동)오프라인
- 강의장
- 한국IT교육원
- 수강료
- 40만원
- 훈련장려금
- 월 최대 80만원
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓디지털 분야와 수학통계, 자연계열 학사 전공 졸업예정자
- ✓1년 이상 관련 분야 직무수행 경력자
- ✓정보처리산업기사, 빅데이터분석기사 취득 가능한 수준의 훈련 이수 가능자
- ✓자동차, 기계 공학 계열 엔지니어 출신으로 AI 등 디지털 기술 + 자동차 + 로봇으로 취업을 희망하는 자
하루 6시간 이상 수업이라 직장·학업 병행이 어렵습니다.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 22개 보기
- 자율주행 실전 개발 안내'- 계획 및 설계(인공지능 시스템에 대한 위험관리 계획 및 수행(ISO26262/ISO21448), 인공지능 거버넌스 체계 구성, 인공지능 시스템의 신뢰성 테스트 계획 수립) - 데이터 수집 및 처리(데이터의 활용을 위한 상세정보 제공, 데이터 강건성 확보를 위한 이상 데이터 점검, 수집 및 가공된 학습 데이터의 편향 제거) - 인공지능 모델 개발(오픈소스 라이브러리의 보안성 및 호환성 확보, 인공지능 모델의 편향 제거, 인공지능 모델 공격에 대한 방어 대책 수립, 인공지능 모델 명세 및 추론 결과에 대한 설명 제공) - 시스템 구현(인공지능 시스템 구현 시 발생 가능한 편향 제거, 인공지능 시스템의 안전 모드 구현 및 문제발생 알림 절차 수립, 인공지능 시스템의 설명에 대한 사용자의 이해도 제고) - 운영 및 모니터링(인공지능 시스템의 추적가능성 및 변경이력 확보, 서비스 제공 범위 및 상호작용 대상에 대한 설명 제공)
- Mobility와 Autopilot(자율주행)의 이해- 자율주행 시장(자율주행 환경 이해, 자율주행 기술레벨(Lv1~Lv5), 자율주행 아키텍처 이해, 자율주행 활용 서비스 이해, 모빌리티의 이해, 모빌리티 시장 예측) - 자율주행 주요 기술(자율주행 센서 이해, 영상/레이다/라이다 신호처리 기술, 주행환경과 차량 상호작용, 차량용 인공지능, 주행환경에서 차량의 의사결정 및 제어, 지능형 교통체계와 V2X, 차량의 기능적 안전, 사이버 보안 및 개인정보 보호) - 자율주행 국제표준(자율주행 시스템 기능 안전의 이해 및 실무(ISO26262 교육, 국제 표준, 법률, 실차시험(NCAP Test 등), AUTOSAR의 이해) - Autopilot 개요(Autopilot의 트렌드, Autopilot 기술단계의 이해, 자율주행 적용의 이해) - Mobility와 함께하는 Autopilot의 기술들(Mobility의 이해, Mobility 트렌드 및 미래(feat. 전기차), Mobility의 신호처리 기술의 이해, V2X의 이해와 사례(feat. 지능형 교통 체계), AutoPilot의 의사결정 방법론)
- 리눅스 시스템 익히기(with Ubuntu)'- POSIX Thread 익히기 - Process 간 통신 배우기 - Pipe, FiFO, Queue 알고리즘 - semaphore 학습 - 공유 메모리 사용하기 - IPC 명렁어 배우기
- C++/C# 및 시스템 프로그래밍'- 구조적프로그래밍 기본문법 - 객체지향의 도입(클래스, 생성자 등) - 객체지향의 전개(상속, 다향성, 다중상속 등) - 객체지향의 완성(연산자, 오버로딩, 템플릿, 예외처리 등) - I/O 루틴, POSIX 쓰레드, 프로세스간 통신 : 파이프(Pipe), FIFO, 세마포어(Semaphore), 공유메모리(Shared memory), 메시지 큐(Message queue), IPC 프롬프트 명령
- 실전 파이썬 프로그래밍'- 파이썬 익히기(인터프리터 및 컴파일러, 파이썬 설치 및 환경 설정) - 파이썬 기본 개념 익히기(연산자 및 데이터 구조, class와 객체인식) - 파이썬 고급 개념 익히기(yield, decorater, lamba) - 파이썬과 함께하는 프레임 워크 익히기(numpy, matplotlib, sklearn 등)
- 협업을 위한 SVN (feat. git & github)- SVN 개요(git 및 형상 관리 툴 익히기) - git 개념 익히기(git 작동 원리 및 사용 방법) - git 사용법 익히기(git 명령어를 활용한 github 코드 활용)
- 가상환경 만들기(docker 활용편)- docker 개념 익히기(도커 이미지, 도커 컨테이너 등) - docker 고급 개념 익히기(dockerfile 만들기 위한 명령어 및 만드는 방법) - docker 사용법 익히기(도커 컨테이너 제작 시, 필요한 옵션과 명령어 익히기)
- 머신러닝과 딥러닝에 필요한 기초수학부터 응용까지- 함수,미적분학 기초부터 응용(편미분, 도함수, 수치미분) - 확률과 통계(이산수학, 최대우도함수) - 선형대수(with numpy)(벡터와 행렬, 고유값과 고유벡터, 복소, 공간)
- 컴퓨터구조 및 운영체제 기초- 컴퓨터 구조 익히기(GPU, CPU, Memory와 친해지기) - 컴퓨터의 동작 원리(논리회로, 연산, 기억장치, 중앙처리장치, 제어장치, 입출력시스템, 주변장치, 병렬처리프로세서) - 운영체제 구조 익히기(Shell과 Kernel)
- 컴퓨터 비전- 이미지 처리의 이해(pixel, bitmap과 vectormap,화소) - 이미지 처리의 응용(HSV,Bluring,Contour) - 카메라 캘리브레이션 및 컴퓨터비전에서의 Geometry(좌표계, Homogeneous Coordinates, 2D변환, Homography보완, 3D변환 등), 3차원 비전 실습, 동영상 처리 및 저장
- 머신러닝 with sklearn- 확률과 통계를 이용한 머신러닝(상관분석과 회귀 분석, 로지스틱 회귀, 빈도론, 베이지안) - 분류를 위한 머신러닝(KNN, SVM,의사 결정 트리) - clustering을 위한 머신러닝(K-means, DBSCAN, 계층형 군집 모델) - 강화학습 맛보기(강화학습 개요(환경과 사용자))
- 딥러닝 with pytorch- 인공신경망(단층 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 역전파, 경사 하강법) - CNN(심층 신경망, 규제화) - RNN(회귀, 규제화 및 모델) - 딥러닝의 프로세스(데이터 전처리, 모델 학습, 모델 선정, 모델 성능 평가)
- Autopilot 다루기- 차량 통신 시스템 (CAN) 통신의 이해(CAN 통신 구현 및 실습, 차량 데이터 획득을 위한 CAN통신 분석 방법(DBC파일 / OBD 활용 방안 등), 임베디드 리눅스, Cross Compile환경과 Sabre AI보드 아키텍처의 이해) - 차량 시스템 다루기 with ROS2(ROS 구조 파악하기, ROS 메시지 통신, 3차원 모델링과 시뮬레이션, SLAM 알고리즘의 이해, 스택-로봇구성을 통한 네비게이션의 이해) - 임베디드 보드 다루기(임베디드 보드의 이해(feat. arm), Jetson nano를 이용한 gpu 다루기, 임베디드 보드에 알고리즘 이식) - 소규모 프로젝트(ADAS 시스템 구현, DSM 시스템 구현, 이미지 인식 개선 프로토콜 제작, 임베디드 보드에 포팅 및 자율주행 로봇 주행)
- 자율주행 실전 응용- 자율주행 센서 활용 및 자율주행 환경인식/판단(Lidar, 카메라 등 센서신호처리, 센서 융합, 차량정보/지도 기반 정밀위치 인식), 주행환경 예측/판단 - 지능형 교통 체계 설계 및 정밀지도 DB 시스템 개발(지도 데이터 특성과 포맷 이해(SLAM, ROS활용), DB프로그래밍, 웹 기반 Data 검색 프로그래밍, 지능형 교통 체계 이해 및 관제 시스템 설계) - 자율주행 가상 시뮬레이션 테스트(차량동역학 기초, 차량동역학 모델링 및 시뮬레이션 툴의 이해, 종방향 제어(AEB, ACC), 횡방향 제어(LKAS), 협력 제어(HAD), 주행경로 생성(시뮬링크 아카데미 버전 사용))
- 자율주행 ADAS (㈜텔러스)- 팀주제1 : 차선이탈 경고 및 전방 추돌경보 ADAS개발 - 팀주제2 : DSM 운전자 졸음 상태 파악 - 팀주제3 : AI 양성 인식률 개선 - 팀주제4 : 프로젝트 방향성 점검 및 검수
- 자율주행 실증도로 주행 테스트 (㈜이인텔리전스)- 팀주제1 : 참여기업의 학습데이터 전달 받아 데이터전처리 - 팀주제2 : 자율주행 실차량 차선이탈경고(LDW), 전방추돌경고(FCW) 연동 테스트 위한 학습모델 구축 - 팀주제3 : 딥러닝 모델 검출 ONNX포맷 학습 모델 실차량 포팅 후 LDW, FCW 테스트
- 자율주행 ROS기반 SLAM알고리즘의 AMR제작(배송로봇제작)(㈜로보아이)- 팀주제1 : Navigation Maps with SLAM : 지도 생성을 위한 Simultaneous Localization and Mapping 활용 - 팀주제2 : ServoRover: AMB(Autonomous Mobile Robot) for Serving - 팀주제3 : CleanBot: ROS2 기반 자율 청소로봇 디자인 및 구현
- AI-로봇-드론 활용 물류 자동화 프로젝트 (㈜IGIS)- 팀주제1 : 지리정보시스템(GIS)활용 드론 배달 서비스 - 팀주제2 : AI활용 물류 배송 로봇 제작
- 현장실습1. 현장실무 - I. 자율주행 ADAS 실무 데이터 학습(참여기업 Kickoff 미팅, 학습데이터 전달, 데이터 학습(ONNX 포멧 학습 모델 파일), 모델 파일 제출, 모델 선별, Deep learining 모델 검출 확인, LDW 연동 작동 테스트, FCW 연동 작동 테스트, E-Base모델 업로드) - II. 실증도로 실차량 주행 제어 테스트(지능형자동차부품진흥원 대구주행시험장 차량 적용 실습, Simulink, 목표 경로 추종 알고리즘 -> 종방향/횡방향 제어 알고리즘 정상 작동 확인 등) -(훈련생 역할) 참여기업으로부터 자율주행 학습데이터를 전달 받아 ONNX포맷형식의 데이터 학습 후 모델 파일을 제출, 참여기업으로부터 피드백 받아 조치 2. 현장견학 - UAM 기체 제작 및 테스트
- 특강- 현대로보틱스 33년차 기술책임의 산업용 로봇 개발 노하우 전수 특강 (대한민국산업현장교수 겸직)
- 해커톤 프로젝트 발표회 및 채용행사- 해커톤대회 - 채용약정 기업 초청 프로젝트 발표회 및 채용행사
- 총 훈련시간980 시간
출처 · 고용24
지원 혜택
그 외
- ·전 과정 수료생 근황 소개(자율주행 ADAS 과정 수료생이 DGIST 국토부 무인자동차 연구 수행 사례)
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다
자주 묻는 질문
비전공자도 지원할 수 있나요?
K-디지털 트레이닝은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.
내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?
지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.
실제로 얼마를 내나요?
40만원입니다. 정가 9,303,140원 중 8,903,140원을 정부가 지원합니다. 수강료 9,303,140원. 본인부담금 400,000원(국민취업지원제도 1유형 해당 시 자부담 없음). 교재비 무료. 훈련수당 월 최대 80만원(훈련장려금 20만원 + 국취 1유형 60만원) 안내와, 별도 문구로 '월 최대 100만원(훈련장려금 20만원 + 특별훈련수당(비수도권) 20만원 + 국취 1유형 60만원)'도 병기 — 실제 적용액 확인 필요.
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
훈련장려금을 받을 수 있나요?
출석률 조건을 채우면 월 최대 80만원까지 받을 수 있습니다. 지급 조건은 기관·제도 기준을 따릅니다.
예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?
중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.
출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만
기관 랜딩페이지 https://hkit.kr/p/?j=52&edu_code=Vmtaa2QyRnJNVzVRVkRBOStN
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
