Physical AI & 실세계 지능

현실 세계와 상호작용하는 AI 시스템의 설계와 구현

9
챕터
20시간
학습시간
7
시뮬레이터
0%
학습 진도
0/9 챕터 완료

Physical AI 핵심 개념

Embodied AI

물리적 몸체를 가진 지능 시스템

Perception

실시간 환경 인식과 이해

Real-time Control

실시간 의사결정과 제어

Edge Computing

분산 지능과 엣지 AI

🚀 주요 응용 분야

자율주행

Tesla FSD, Waymo, 완전 자율주행

• LiDAR/Camera 융합 • HD맵 • V2X

휴머노이드

Tesla Bot, Boston Dynamics

• 이족보행 • 조작 • 인간협업

스마트 팩토리

Industry 4.0, 디지털 트윈

• 예측유지보수 • 품질관리 • 협동로봇

Edge AI

실시간 AI 추론, IoT

• 모델경량화 • 하드웨어가속 • 분산처리

컴퓨터 비전

실시간 인식, 3D 인식

• 객체탐지 • SLAM • 깊이추정

제어 시스템

로봇 제어, 강화학습

• PID/MPC • RL • Sim2Real

학습 로드맵

1

기초 이론

Physical AI 개념, 로보틱스, 컴퓨터 비전 기초

2

실습 프로젝트

강화학습, IoT, 자율주행 실습과 시뮬레이터

3

고급 응용

스마트 팩토리, 휴머노이드, AGI와의 융합

📚 사전 요구사항

  • AI/ML 기초
  • 파이썬 프로그래밍
  • 선형대수
  • 확률/통계

🛠️ 사용 도구

ROS/ROS2OpenCVPyTorch/TensorFlowGazeboCARLAUnity ML-AgentsTensorRTOpenVINOONNX