이번 세미나에서는 지능형 로봇 구현에 필요한 머신러닝 및 하드웨어적 구성요소에 대한 설명과 운영 데모를 진행합니다.
지능형 로봇은 임베디드 환경에 얼마나 적합한 형태의 머신러닝을 구현하고 있는지가 상당히 중요한 포인트입니다. 요즘 다양한 머신러닝 및 AI 소프트웨어 툴들의 사용을 통해 지능형 로봇 구현이 쉬워졌습니다. 그러나 머신러닝을 위한 데이터는 각 엣지단의 센서로부터 수집되는데, 특히 이번 세미나에서는 카메라센서를 통한 얼굴 인식 머신러닝을 주로 다루게 됩니다.
다양한 센서로부터의 데이터 수집을 위한 하드웨어 구성과, 이를 바탕으로 한 컨트롤러의 구동 및 운영 어플리케이션(모터, LED, 파워컨트롤, 통신)의 전체적인 구성을 이번 세미나를 통해 만나보시기 바랍니다.이번 세미나에서는 지능형 로봇 구현에 필요한 머신러닝 및 하드웨어적 구성요소에 대한 설명과 운영 데모를 진행합니다.
지능형 로봇은 임베디드 환경에 얼마나 적합한 형태의 머신러닝을 구현하고 있는지가 상당히 중요한 포인트입니다. 요즘 다양한 머신러닝 및 AI 소프트웨어 툴들의 사용을 통해 지능형 로봇 구현이 쉬워졌습니다. 그러나 머신러닝을 위한 데이터는 각 엣지단의 센서로부터 수집되는데, 특히 이번 세미나에서는 카메라센서를 통한 얼굴 인식 머신러닝을 주로 다루게 됩니다.
다양한 센서로부터의 데이터 수집을 위한 하드웨어 구성과, 이를 바탕으로 한 컨트롤러의 구동 및 운영 어플리케이션(모터, LED, 파워컨트롤, 통신)의 전체적인 구성을 이번 세미나를 통해 만나보시기 바랍니다.