개강일 지남
[ 로봇 ] AI 영상기법을 활용한 실용적인 산업화 자율주행, 서비스 협동로봇 개발자 과정 (라이다, 뎁스카메라)
(주)삼성에이엑스아이 · 8회차 · 경기 성남시
딥러닝로봇K-디지털
프로그램 요약
삼성SDS Brity Automation과 함께하는 IT전문 숙식무료 채용연계 삼성아카데미 - KDT 신성장분야 과정
- 수업일정
- 2026.07.20 ~ 2027.01.27약 6개월
- 모집정원
- 22명 / 23명96% 찼어요
- 총 시간
- 1,020시간
- 학습장소
- 경기경기도 성남시 수정구 수정로 167 (태평동)오프라인
- 강의장
- 4층 일부, 5층 일부, 6층 일부
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
회차 확인 필요 기관 랜딩페이지가 다른 기수 정보일 수 있습니다. 일정·비용은 상담에서 확인하세요.
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓1. 학력
- ✓학력무관(국내외 전문대 및 4년제 정규대학 졸업예정자, 기 졸업자 우대) 2. 전공
- ✓컴퓨터공학, 소프트웨어학과 등 관련학과 또는 공공·민간 SW아카데미 교육수료생 우대 3. 선수학습(교육이력)
- ✓자바, 파이썬 학습 유경험자 우대 4. 자격사항
- ✓제한은 없지만 관련자격 보유자 우대 (우대사항) * IT 관련 국가기술자격 기사 이상 보유자 * 기타 자체 심의를 통하여 국가기술자격에 준하는 자격증 취득자 (ex. 정보처리기사, 정보처리산업기사, OCP, OCJP, SQLD 등) 5. 직무경험
- ✓SW 개발 직무경험자 우대
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 11개 보기
- 프로그래밍 언어 기초 및 개발 실습1. 컴퓨터 구조 2. 메모리와 변수에 따른 데이터 처리 3. 프로그래밍 기본 문법 4. 논리 표현 및 함수 5. 포인터 및 구조체 6. 메모리 관리와 시스템 콜 개발 7. C++,Python을 통한 객체지향적, 다양한 라이브러리 활용 학습
- 아두이노를 이용한 기초 하드웨어 시스템 개념 및 활용1. 중앙 처리 장치,메모리(Memory),입출력 장치 등을 이해 2. C기반 임베디드 프로그램 개발에 필요한 환경 설정 3. 하드웨어 기초 지식 학습
- 라즈베리파이를 이용한 리눅스 시스템 관리 및 네트웍 이해1. 리눅스 환경 구축 2. 리눅스 기본 명령 3. 리눅스 시스템 관리 4. 네트워크 서비스 관리 5. 라즈베리파이 개발 환경 이해 및 파이썬을 이용한 ROS2 통신 학습
- 인공지능 기초 이해 및 사물인식 딥러닝 이론 및 구현1. 인공지능 이해 및 Tensorflow를 이용한 다양한 인공지능 방법론 학습 2. CNN/RNN image claasification 이론 3. Tensorflow를 통해 환경 구축 및 실습 4. Vision 시스템에 딥러닝 활용 (DarkNet, Yolo, SSD 등) 5. 딥러닝 알고리즘을 통한 객체 인식 및 분류
- PID 제어1. 장애물 회피 주행 - 장애물 인식과 위치 계산 - 차량 현재 위치 추정 2. 차량 주행 제어 3. 장애물 회피 자율주행 구현 실습
- 로봇의 이해 및 자율주행을 위한 기초 하드웨어 실습1. 라이다, 모터, 카메라 등 구동장치 이해 2. OPENCR보드를 이용한 주행 실습 3. 시각 처리를 위한 기능 구현 및 OPENCV를 이용한 비전 처리 학습
- 로봇 플랫폼 ROS2을 라즈베리파이 설치 및 터틀봇3 동작 이해ROS 2(로봇 운영체제 2) 운영체제 프레임워크 이해
- DDS 통신 및 협동 이해 및 RViz(시각화 도구), Gazebo(로봇 시뮬레이터) 실습DDS 통신(토픽,서비스,액션) 및 라이다 및 심도카메라를 이용한 SLAM&Navigation 기능과 딥러닝을 이용한 장애물 인식 및 회피기동 자율 주행 기능 구현
- 종합 실습형 미니 프로젝트 수행( 전체 팀원 대상)딥러닝 기술을 사용하여 객체 인식, 감지, 분류 등을 수행하는 로봇 시뮬레이션 1. 딥러닝 알고리즘을 활용한 인지 기술 적용 2. ROS를 활용한 가상모델과 실제 모델의 융합으로 시뮬레이션 구축 3. 상황에 맞는 딥러닝 모델을 선택하고 설계 CNN, RNN 혹은 사전 훈련된 모델 등 적용 4. 상황별 모델훈련, 학습 데이터를 활용한 모델의 가중치 조절 5. 테스트 데이터에 훈련된 모델을 적용하여 성능 평가 6. 개발한 딥러닝 모델 로봇 시스템에 적용 7. 로봇의 센서로부터 입력을 받아 딥러닝 모델을 활용하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 시뮬레이션 시스템을 구축 로봇 시스템 전체를 테스트하고 디버깅 8. 실무형 프로젝트로 넘어가기 위한 추가적인 학습
- 실무형 프로젝트 수행ROS2 개반 자율 배달 서비스 로봇 시뮬레이션, 지형에 최적화된 맵 작성 및 정확한 위치에 배달 및 복귀 주행하고 언리얼 이용 안전한 주행 로봇 시뮬레이션 1. 딥러닝 알고리즘을 구현하여 인지 후 경로계획, 장애물 회피, 정확한 위치 추정 등 자율주행 2. 인공지능 기반 알고리즘을 활용하여 로봇의 기능, 소프트웨어 아키텍처 설계, 시뮬레이션 구축 3. 지역의 지형을 스캐닝하여 지형 맵을 작성하고, 라이다(LiDAR)등을 활용하여 지형의 경로 특징 등을 파악 4. 라즈베리, 파이썬, 리눅스 파일시스템 및 명령어, 구조와 설치 종류/방법을 통한 구축 5. 메뉴에 따른 상황을 분석을 하여 로봇이 목적지에 안전하게 배달하는 시스템을 구현 6. ROS2 기본로드 프로그래밍 시뮬레이션 환경에서 로봇의 주행을 시뮬레이션하고 테스트 7. 로봇의 소프트웨어와 시뮬레이션을 통합하여 로봇 시뮬레이션 시스템으로 구현 8. 테스트 시뮬 자율주행 중에 발생하는 문제를 해결하고 안정적인 운영을 위한 최적화 수행 언리얼을 이용한 로봇 팔과 그리퍼의 디자인이 효율적이고 안전한 이동, 회전, 각도 조절 등의 움직임을 제어를 실용가능한 산업 로봇 시뮬레이션 1. 위치기반 안전운행을 위한 로봇 팔 및 그리퍼의 디자인 수행 2. 로봇 팔과 그리퍼의 움직임을 제어하기 위한 알고리즘을 개발 3. 이동, 회전, 각도 조절 등의 움직임을 실용적으로 구현하고 안전운반 할 수 있도록 제어 알고리즘을 최적화 4. 경로를 분석하고 로봇이 각 단계에서 수행할 동작을 정의 5. 자재 상태를 감지하고 스케줄에 맞게 안전운행 기능 추가 6. 충돌 회피, 긴급 정지 등 안전 기능 추가하여 로봇의 안전성 확보 7. 로봇의 움직임 및 프로세스를 시뮬레이션하고 테스트 8. 로봇의 업데이트를 효율적으로 관리 ROS2 이용한 센서 데이터 수집 딥러닝 알고리즘 PID 로봇 제어 역량 등 다양한 객체 이미지 모델학습을 통해 언리얼을 이용한 자율차선 분석 로봇 시뮬레이션 1. 딥러닝 알고리즘 PID 로봇 제어 역량 필요 2. 다양한 객체 이미지 수집 인식 모델 학습 3. 시뮬레이션을 바탕으로 로봇의 성능을 개선하고 버그를 수정 4. 학습된 모델을 라즈베리 파이에서 실행할 수 있도록 최적화 5. ROS2 이용한 센서 데이터 수집 및 처리 6. 지속적인 학습을 통해 차선 분석이 높아질 수 있도록 구현 7. 로봇의 시뮬레이션을 효율적으로 관리하고, 에너지 소모를 최소화하는 방안을 구현 8. 오랜 사용에도 높은 에너지 효율성을 유지할 수 있도록 시뮬레이션 모델 시스템을 최적화
- 총 훈련시간1020 시간
출처 · 고용24
지원 혜택
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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.
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
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://samsungaxi.com/p/?j=49&edu_code=Vmtab2QxTnJNVkpRVkRBOStN
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
