강의 목표
이 강의는 2단계 강의에서 직접 개발한 ATS(Auto Targeting System)시스템을
NVIDIA Isaac Sim 시뮬레이션 환경에 포팅하고,
이를 통해 지능형 타겟 인식 및 제어 데이터를 대규모로 수집함으로써,
학습 기반 고도화를 위한 데이터 파이프라인을 구축하는 것을 목표로 합니다.
시뮬레이터 내에 실제 시스템과 동일한 환경을 구현함으로써,
현실에서 반복하기 어렵거나 위험한 상황들을 안전하고 다양하게 실험할 수 있으며,
이를 기반으로 rule-based 방식의 액션 해석기를 학습 기반 에이전트로 확장하는 방법도 탐색하게 됩니다.
이를 통해 Sim-to-Real 적용 전략, 상황 적응형 행동 생성 구조 설계, 그리고 학습 가능한 로봇 지능 시스템 구축을 위한 실험 환경 구성 역량 등을 갖출 수 있게 됩니다.
3단계 – 변화의 방향을 읽고 리딩 가능한 개발자로 성장 (25년 4분기 공개예정)
로그아웃 하지 않고 계속 시청하시려면 확인 버튼을 눌러주세요.
0


상품평
아직 상품평이 없습니다.