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AI 로봇 교육 컨텐츠

이 페이지는 PinkLAB 핑크랩이 진행하는 AI + 로봇 교육 컨텐츠에 대한 상세 페이지입니다.

Part I : Data Analysis

Data EDA

데이터를 탐색하는 다양한 주제를 다룹니다.
단순한 명령, 단순한 예제가 아니라 하나하나의 큰 주제가 프로젝트형으로 구성되어 있습니다.
Python을 활용하여 다양한 프로젝트를 수행합니다.

SQL and GIT

데이터를 다루는 엔지니어들의 필수 SQL을 핑크랩은 기초부터 심화과정까지 구성하고 있습니다.
다양한 프로젝트를 통해 스스로 DB를 구성하고 데이터 파이프라인을 구성합니다.
또한 핑크랩의 모든 교육컨텐츠를 통한 프로젝트는 수강생들이 GIT으로 관리하도록 유도하고 있습니다.
회사에서 너무나 당연해서 묻지도 않는 GIT 필수입니다.

OpenCV

딥러닝, 로봇 등 이미지를 다루는 분야에서 빠지지 않는 도구는 OpenCV입니다.
핑크랩은 방대한 OpenCV를 딥러닝과 로봇 분야에서 많이 사용할 것들을 정리하여 커리큘럼을 구성하였습니다.

Part II : ML / DL

Machine Learning

영화 타이타닉의 디카프리오 역할의 남성 승객이 정말 타이타닉 배에 탑승해 있었다면 그의 생존률은 얼마일까요? 머신러닝은 대답할 수 있습니다.
사람의 얼굴에서 특성을 찾아 아주 간단한 방법을 통해 사람의 얼굴을 다시 만들어 낼 수 있습니다.
이외에도 간단한 회귀와 분류 문제에서 부터, 앙상블 기법, PCA, 군집 등 다양한 개념을 많은 다양한 예제를 통해 여러분에게 설명하고 있습니다.

Deep Learning

딥러닝의 기초를 쉽고 간단하게 전달하는 방법을 알고 있습니다.
기초 딥러닝부터, CNN의 개념까지 여러분들에게 전달할 것입니다.
그 외에도 전이학습까지도 전달해서 딥러닝을 이용한 자율주행을 이수하는데 충분히 활용할 수 있도록 합니다.

NLP

내가 제시한 문장과 유사한 문장을 찾도록 해보고 싶지 않나요?
다른 사람들은 어떤 분야에 관심이 있는지 검색 결과를 시각화하고 싶지 않나요?
특정한 단어나 문장들을 감성적으로 분류하고 싶지 않나요?
이럴때 자연어 처리 기법들이 사용됩니다.
자연어처리를 학습한 후 여러분들의 인공지능 능력은 보다 더 업그레이드 됩니다.

YOLO

로봇에서는 이미지를 이용한 Object Detection으로 접근할 때가 많습니다.
그런 여러분들을 위해 YOLO에 대한 다양한 접근을 제시하고 있습니다.
단순히 YOLO를 한번 따라하는 것이 아니라, YOLO를 자연스럽게 사용할 수 있도록 여러 과제를 수행합니다.

Part III : Embedded System and IoT

Arduino

로봇이라는 분야는 기계설계, 회로설계, 역학, 기구학, 펌웨어, SW, 알고리즘, 제어이론 등등 많은 분야의 집합입니다.
그 중 SW 분야에서는 임베디드시스템이 포함됩니다.
여러분들에게 전문적인 마이크로프로세서의 길을 수업하기에는 이 과정이 너무 넓어지기 때문에 힘들지만 일부를 아두이노를 통해 체험할 수 있습니다.
본 과정은 아두이노를 통해, 습도, 조도, 마이크 등 다양한 센서를 다루는 방법을 이야기 합니다.

Motor Control and Mobile Robot

모바일 로봇 뿐만 아니라 로봇이라면 모터를 꼭 가지고 있게 됩니다.
우리 핑크랩은 로봇의 구동에서 필수적인 모터의 제어기법을 다루고 있습니다.
여러분들은 PID 제어기를 이용한 two-wheeled mobile robot의 제어기를 직접 구현하는 과정을 경험할 수 있습니다.

IoT

이미지 출처 : skyfi labs
여러분이 만든 디바이스에 서버를 구현하고 웹을 통해 디바이스에 접근하게 할 수 있습니다.
이를 이용해서 다양한 홈오토메이션 구현을 학습할 수 있습니다.

Part IV : Self Driving for Mobile Robot

ROS basic

로봇을 학습하거나 구현하는데 많은 도움을 주는 도구 중 가장 주목받고 있는 것은 ROS입니다.
여러분에게 단순히 따라하는 수준이 아니라

Mobile Robot and ROS

여러분들이 ROS를 배웠는데 정작 패키지 하나 스스로 만들 수 없다는 것에 절망한적 없나요?
핑크랩의 ROS 컨텐츠는 여러분들이 직접 모바일로봇의 패키지를 구성할 수 있는 능력을 배양합니다.

SLAM and Navigation

모바일 로봇의 LIDAR를 이용하여 직접 SLAM and Nagivation 패키지를 구성할 수 있도록 합니다.
이 단계가 되면 여러분들은 자율주행이 가능한 모바일 로봇을 가지게 됩니다.

Self Driving using Deep Learning

딥러닝을 활용하여 길을 학습한 후 자율주행하는 과정을 배울 수 있습니다.
앞서 배운 딥러닝과 주행하는 로봇을 어떻게 접목할 것인지를 여러분들은 고민할 수 있습니다.

Part V : Drone and Deep Learning

Drone and ROS

드론을 위한 ROS 패키지를 직접 구현합니다.
드론을 이용한 다양하고 흥미로운 과제를 진행합니다.

Self Driving using Deep Learning for Drone

딥러닝을 활용한 자율주행 드론을 체험할 수 있습니다.