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이러닝

컨텐츠 내용

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  2. 과정정보

[매치업] 자율주행 자동차 판단 기술 (심화)

[매치업] 자율주행 자동차 판단 기술 (심화) 과정정보
학습기간
학습시간 3.5시간
강사 유진우
교육비 44,000원
과정소개

※※ 학습자 개인정보는 이수증/인증서 발급, 통계, 설문조사 진행을 위하여 국가평생교육진흥원 매치업 정보시스템으로 전달 · 관리됩니다 

※ 매치업 교육 수강신청 문의는 02-870-8411로 부탁드립니다.  

 

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수료기준
수료기준
평가기준 진도율 (판단_심화) 기말고사 (판단_심화) 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
유진우
강사양력

▶ 학력

 · 포항공과대
 

▶ 경력

 · 現) 국민대학교 자동차IT융합학과 교수
  · 삼성전자 Samsung Research 책임연구원
 
▶ 주요 연구분야
 · 자율주행 요소기술 성능개선 연구
 · 차량 센서 기반 신호처리 및 영상처리 기술
 · Path Planning / SLAM / Perception 기술
강의목차
차시 강의명
1주차
1차시 차량 센서 관점에서의 판단 기술 심화
2차시 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 심화
2주차
3차시 Rule-Based Approach 기반 판단 기술 심화
4차시 AI-Based Approach 기반 판단 기술 심화
3주차
5차시 차로 유지 주행 판단 심화
6차시 차로 변경/추월 주행 판단 심화
4주차
7차시 교차로/좌,우회전 주행 판단 심화
8차시 돌발상황/사고상황 주행 판단 심화
5주차
9차시 열악한 날씨상황 주행 판단 심화
10차시 V2X 정보 기반 주행 판단 심화
6주차
11차시 Fail Safe 주행 판단 심화
12차시 LiDAR SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론
7주차
13차시 LiDAR 기반 위치인식 방법론
14차시 Camera SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론
8주차
15차시 Camera 기반 위치인식 방법론
16차시 A* 알고리즘 심화
9주차
17차시 RRT 알고리즘 심화
18차시 RRT* 알고리즘
10주차
19차시 Reinforcement Learning 심화
20차시 Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 심화