1. 인공지능과 강화학습의 이해
2. 자율주행 차를 제어하는 인공지능 모델 구현 실습
3. AWS SageMaker를 활용한 인공지능 모델 생성 및 배포
4. AWS DeepRacer 라이다 센서를 활용한 자율 주행 제어 기술 습득
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세부내용
지자체-대학 협력기반 지역혁신사업 울산・ 경남지역혁신플랫폼 미래모빌리티사업단에서는 학생들의 자율 주행 제어 기술 습득 기회를 제공하기 위하여 「AWS 딥레이서 교육 프로그램」 을 진행코자 합니다. 학생들의 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
1. 프로그램 운영기간: 2024. 01. 22.(월) ~ 2024. 01. 24.(수) (3일간)
2. 모집기간: 2023. 12. 22.(금) ~ 2024. 01. 12.(금) (3주간) (※ 모집 인원 충족 시, 조기 마감 될 수 있습니다.)
3. 운영방법: 대면 교육
4. 교육장소: 울산대학교 건설환경공학관(23호관) 212호(세미나실)
5. 모집인원: 총 20명
6. 참여대상: USG 공유대학 미래모빌리티 전공 참여학과(부) 재학생 3,4학년
7. 프로그램 세부 내용 및 일정:
회차 | 날짜 | 시간 | 세부내용 |
1일차 | 2024. 1. 22.(월)
| 09:00~17:00 (7시간/일) | □ 과정 소개 및 AWS DeepRacer 소개 □ 인공지능 및 머신러닝의 이해 □ 파이썬 프로그래밍 및 인공지능 플랫폼 ○ 파이썬 개발환경 구축 및 기초 실습 ○ 인공지능 운용 플랫폼 소개 |
□ 딥러닝과 강화학습 기초 ○ 딥러닝, 강화학습 개요 ○ 인공신경망과 CNN, DQN ○ 강화학습 원리 | |||
□ 자율주행 강화학습의 이해 ○ 자율주행차의 이미지, 영상처리 □ AWS DeepRacer 시뮬레이터 소개 ○ 온라인 시뮬레이터 사용법 ○ 가상환경 강화학습 모델 훈련 기초 | |||
2일차 | 2024. 1. 23.(화) | 09:00~17:00 (7시간/일) | □ 딥러닝 클라우드 학습 환경 설정 □ Amazon SageMaker를 이용한 DeepRacer 모델 훈련 및 평가 ○ Amazon SageMaker 개요 ○ 강화학습 모델 훈련 ○ SageMaker 모델 배포 |
□ AWS DeepRacer Simulation ○ PPO 알고리즘 ○ DeepRacer 차량 설정 ○ DeepRacer 모델 생성 | |||
□ AWS DeepRacer 자율주행 모델 로드 ○ DeepRacer 모델 로드 및 평가 ○ 알고리즘, 하이퍼파라미터 튜닝, 보상함수 수정 등 모델 개선 | |||
3일차 | 2024. 1. 24.(수) | 09:00~17:00 (7시간/일) | □ DeepRacer 장애물 회피모델 훈련 및 평가 ○ SageMaker를 이용한 장애물 이미지 분류 학습 ○ Simulation 테스트 ○ 보상함수 수정 및 모델 개선 ○ SageMaker 모델 배포 |
□ AWS DeepRacer Realworld ○ 장애물 트랙 구축 ○ DeepRacer 모델 다운 및 로드 ○ 트랙 주행 실습 | |||
□ AWS DeepRacer League ○ 리그 규칙 공지 및 차량 캘리브레이션 ○ 팀별 DeepRacer 차량 주행 및 제어 ○ 팀별 DeepRacer 차량 설정 정리 및 결과 발표 |
8. 제출서류: 파일명 "AWS 딥레이서 교육 프로그램_이름_학번" 제출 요망
1) [붙임1] 2023 동계방학 AWS 딥레이서 비교과프로그램 지원서, 개인정보 수집 동의서
9. 참고사이트: 울산·경남지역혁신플랫폼 (ulsan.ac.kr)
10. 문의전화: 울산·경남지역혁신플랫폼 미래모빌리티사업단 정인영 사무원 ☎ 052-712-8452