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[매치업] 자율주행 자동차 인지 기술 (기초)
과정소개
※※ 학습자 개인정보는 이수증/인증서 발급, 통계, 설문조사 진행을 위하여 국가평생교육진흥원 매치업 정보시스템으로 전달 · 관리됩니다.
※ 매치업 교육 수강신청 문의는 02-870-8411로 부탁드립니다.
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | (인지_기초) 기말고사 | (인지_기초) 신기술 및 기술개발 동향 조사 | 총점 |
|---|---|---|---|---|
| 배점 | - | 50% | 50% | 100점 |
| 수료기준 | 80% | 60점/100점 | 60점/100점 | 70점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 70점 이상이어야 합니다.
강사소개
- 강사명
- 최준원
- 강사양력
▶ 학력
· 서울대학교 전기공학 학사/석사- · University of Illinois Urbana-Champaign 전기공학 박사
▶ 경력· (현재) 한양대학교 생체 전기·생체공학부 교수
· Qualcomm (San Diego, USA) Senior Engineer
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1주차 | |
| 1차시 | 자율주행 자동차의 센서 구성 |
| 2차시 | 자율주행 인지 기술 개념 |
| 2주차 | |
| 3차시 | 인지 기술의 발전방향 |
| 4차시 | 인지를 위한 AI 기술 |
| 3주차 | |
| 5차시 | 인지를 위한 딥러닝 기술 개요 |
| 6차시 | 딥러닝 기반 인지시스템 사례 |
| 4주차 | |
| 7차시 | 카메라 센서 개요 |
| 8차시 | 카메라 캘리브레이션(보정) 기술 |
| 5주차 | |
| 9차시 | 카메라 기반 물체 검출/추적 기술 |
| 10차시 | 카메라 기반 영역 분할 기술 |
| 6주차 | |
| 11차시 | 레이더 센서 종류 및 작동원리 |
| 12차시 | 레이더 신호 특성 |
| 7주차 | |
| 13차시 | 레이더 송수신기 구성 |
| 14차시 | 레이더 기반 물체 검출 기술 |
| 8주차 | |
| 15차시 | 라이다 센서 종류 및 개요 |
| 16차시 | 라이다 센서 특성 및 데이터 |
| 9주차 | |
| 17차시 | 라이다 기반 물체 검출 기술 |
| 18차시 | 라이다 기반 물체 추적 기술 |
| 10주차 | |
| 19차시 | 복합센서 적용 기술 |
| 20차시 | 센서융합 기술 사례 |
| 11주차 | |
| 21차시 | 고성능 인지를 위한 하드웨어/소프트웨어/통신 플랫폼 |
| 22차시 | AI 기반 인지시스템을 위한 지능형 반도체 기술 |
| 12주차 | |
| 23차시 | 고정밀 지도 기반 자율주행 개요 |
| 24차시 | 고정밀 지도 및 측위 기술 |
| 13주차 | |
| 25차시 | MMS 기반 고정밀 지도 구축 기술 |
| 26차시 | AI 기반 측위 기술 |
