○ 젯봇의 Collision Avoidance와 딥러닝 Objection Detection
○ 젯봇의 Object Following과 path following
○ 모형차의 자율주행을 위한 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 활용하여 안전하고 정확한 주행
○ 교육실습환경
- Nvidia Nano 보드, jetbot, Tensorflow, 파이썬 등
비교과 프로그램
전체
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NVIDIA Jetson Nano를 활용한 Jetbot 교육(1차)
- 전체 학생/대학원생
- 전체 학년/전체 성별
- 전체 캠퍼스
- 전체 학과
-
집합교육
-
say@kongju.ac.kr
-
042-828-8788
-
한밭대학교
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세부내용
1. 교육과정 : NVIDIA Jetson Nano를 활용한 Jetbot 교육(2일, 16시간(9시~18시))
2. 모집인원 : 22명
3. 교육일정 :
- 1차: 5월 11일(토)~12일(일)
4. 교육장소: 한밭대학교
5. 안내사항
- 1팀과 2팀은 동일한 교육이 이루어지며, 중복하여 수강은 불가합니다.
- 첨단센서융합디바이스전공 학생이 우선 선발됩니다.
- 1조(2인)당 JETBOT과 JETSON Nano 각각 1대가 제공됩니다.
- 노트북을 필수 지참해야합니다.
- 교통비는 지원되지 않습니다.
- 위 사항은 추후 변경될 수 있으며, 변경 시 문자로 안내할 예정입니다.
- 대전 소재 대학 외(타지역 소재 대학) 학생 이수 시 숙박 제공됩니다.
6. 상세 일정
구분 | 시간 | 시간 | 내용 |
1일차 | 09:00~12:00 | 3H | - 딥러닝 CNN의 이해 - 젯봇 환경 세팅과 모터 제어 |
12:00~13:00 | 1H | 점심 식사 | |
13:00~18:00 | 5H | - 젯봇 카메라를 이용한 이미지 분류 데이터 셋 구축 - 젯봇의 Collision Avoidance Deploy 실습 - 딥러닝 사물 인식의 이해 | |
2일차 | 09:00~12:00 | 3H | - 딥러닝 사물 인식의 실습 - coco 데이터 셋 이용 |
12:00~13:00 | 1H | 점심 식사 | |
13:00~18:00 | 5H | - 젯봇의 Object Following Deploy 실습 - 젯봇 카메라를 이용한 Path Following 데이터셋 구축 - 젯봇의 Path Following Deploy 실습 |
※ 변경사항(4/24)
- 젯봇과의 호환성 문제로 기존 Jetson Orin 에서 Jetson Nano로 변경되었습니다.
프로그램 후기
- 번호 프로그램명 프로그램 운영기간 주역량 작성자 작성일
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