과정소개
※※ 학습자 개인정보는 이수증/인증서 발급, 통계, 설문조사 진행을 위하여 국가평생교육진흥원 매치업 정보시스템으로 전달 · 관리됩니다.
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강의목차
차시 | 강의명 |
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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 |
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