피지컬AI: 테슬라 방식 인공지능 자율주행 프로젝트 2기

피지컬AI: 테슬라 방식 인공지능 자율주행 프로젝트 2기

해당 과정은 원활한 교육 진행과 실습 환경을 위해 모집 완료시 조기마감 됩니다.

과정소개

   - 파이썬을 기반으로 AI 자율주행의 핵심 원리를 학습

   - 센서·카메라 데이터를 활용해 차선 인식, 장애물 회피, 신호등·표지판 인식까지 실제 주행이 가능한 자율주행 프로젝트를 완성하는 실습 중심 과정

   - 시뮬레이션이 아닌 실물 자율주행 키트와 트랙 주행을 통해 AI가 인식·판단·주행으로 이어지는 전체 흐름을 직접 구현

[Veluna KIT 특징]

카이스트 출신 대표의 TX사 Veluna KIT로 실습을 진행합니다.

Level4 기반으로 테슬라 방식의 인공지능 자율주행 방법을 학습합니다.

https://www.youtube.com/@tx-rb

○ CPU, GPU, RAM, 카메라, 라이더 등 소형 PC 탑재

○ 카메라와 라이더 센서 : 차선, 장애물, 신호등, 표지판, 장애물 인식

○ 머신러닝 딥러닝 : AI가 스스로 주행 결정을 내리는 로직 설계

○ 자율주행 : 시뮬레이션이 아닌 실물 자율주행 키트로 트랙 주행

커리큘럼 요약

[1단계] 파이썬 기반 자율주행 프로그래밍 기초 

   - 오리엔테이션 및 Veluna KIT 이해 

   - Python 기초 문법 전반 

   - 변수, 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 클래스 

   - Veluna IDE / Google Colab 사용법 

   - Numpy를 활용한 데이터 처리 기초 

   - OpenCV를 활용한 이미지 처리 기초

[2단계] 센서·영상 기반 자율주행 핵심 기술

   - Veluna KIT 센서 구조 이해 

   - 센서 데이터 기반 주행 제어 

   - OpenCV 기반 차선 인식 

   - 차선 중심 계산 및 주행 안정화 

   - 주행 데이터 수집 및 분석 

   - 라벨링 개념 이해

[3단계] AI 기반 자율주행 통합 프로젝트 

   - AI 기본 개념 이해 

   - 사전 학습된 모델을 활용한 추론 실습 

   - 표지판·신호 인식 주행 

   - 장애물 감지 및 회피 

   - 센서·차선·AI 통합 주행 

   - 개인 자율주행 프로젝트 완성 

과정목표

   - 파이썬 기반 자율주행 알고리즘 구조 이해

   - OpenCV·Numpy를 활용한 영상·센서 데이터 처리 역량 확보

   - 차선·장애물·표지판 인식을 통합한 주행 판단 로직 구현

   - 데이터 수집 → 분석 → 주행 적용까지 End to End 자율주행 학습 방식 경험

   - 개인별 자율주행 AI 프로젝트 결과물 완성

활동 기간

   - 모집 기간 : ~ 04월 03일

   - 수강 기간 : 04월 04일 ~ 06월 21일 3개월간

   - 수강 시간 : 09:00 ~ 13:00 1일 4시간

혜택

   - 선착순 10명 최대 50% 할인

모집 대상

   - 파이썬으로 AI·자율주행 프로젝트를 직접 만들어보고 싶은 분

   - 자율주행의 원리를 이론이 아닌 실습으로 이해하고 싶은 비전공자

   - AI·로봇·모빌리티 분야 포트폴리오가 필요한 취업 준비생

   - 중·고급 코딩 이전 단계에서 AI 실전 감각을 키우고 싶은 학습자

진행 방식

   - 코리아IT아카데미 강남 본원 (100% 오프라인)

지원 및 문의

   - 전화 문의 : 02-2135-2931

   - 카카오채널 : http://pf.kakao.com/_YBrpn
   - 문의 접수링크 : https://forms.gle/BWvh7BdRT6Yj7rgH6