1. 공부해야 할 것

공통 기술

1. 프로그래밍 언어

C,C++,C#, Python 집중 학습 ~2024.12.08
객체 지향 프로그래밍(OOP)와 디자인 패턴(SOLID 원칙) 학습 ~2024.12.09
실시간 제어 시스템에서 사용하는 멀티스레드 프로그래밍 이해. ~2024.12.09

2. 소프트웨어 설계

아키텍처 설계(MVC, Publisher-Subscriber 등) 원칙 학습 ~2024.12.10
Git을 활용한 협업 및 버전 관리 실습 ~2024.12.10

3. 데이터 처리

Pandas,Numpy을 이용한 데이터 분석 ~2024.12.11
Scikit-learn을 활용한 기본 머신러닝 모델 실습 ~2024.12.12
시계열 데이터 처리 및 이상 탐지 알고리즘 ~2024.12.13

4. 자동화 및 로보 기초

ROS(로봇 운영 체제) 및 Gazebo 시뮬레이터 학습 ~2024.12.15 + 프로젝트 2_1
로봇 기본 제어 알고리즘(PID, 경로계획) 학습 ~2024.12.16
OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 기술 이해 ~2024.12.17

5.AI 및 딥러닝

PyTorch 또는 TensorFlow로 신경망 모델 구현 ~2024.12.18
CNN(Convolutional Neural Network)과 시계열 분석 모델(RNN,LSTM) 학습 ~2024.12.19
전이 학습(Transfer Learning) 과 AI 모델 경량화 기술 ~2024.12.20

6. 임베디드 시스템

Rasbery Pi, Arduion 등으로 간단한 IoT시스템 구축 ~2024.12.21
임베디드 환경에서 센서 데이터 처리 및 Edge AI 구현 ~2024.12.22

2. 추천 프로젝트

기본 프로젝트(입문)

1. 로봇 시뮬레이터 및 제어

ROS와 Gazebo를 이용해 로봇 암(Arm)으로 물체를 이동시키는 시뮬레이션 제작 ~2024.12.15
자율 주행 로봇 경로 계획(Path Planning 구현) ~2024.12.23
2. 컴퓨터 비전 기반 작업
OpenCV로 간단한 이미지 전처리와 객체 검출 프로젝트 ~11.27
비전 시스템을 사용해 색깔이나 모양별로 물체를 분류하는 프로그램 작성 ~11.28
3. AI 모델 구축
TensorFlow 또는 PyTorch로 이미지 분류 모델 개발~11.28
공정 데이터로 간단한 이상 감지 모델 구축 ~12.1

중급 프로젝트

1. 스마트 팩토리 로봇 설계

ROS 활용 공장에서 물체를 이동하고 정렬하는 로봇 설계 및 시뮬레이션 ~12.24
로봇 암의 작업 경롤르 최적화하는 알고리즘 개발 ~12.25
2. AI 비전 검사 시스템
OpenCV와 딥러닝을 활용해 제품의 결함 여부를 자동으로 판별 ~12.26
카메라 데이터를 수집하고, 전처리 후 CNN모델로 학습 ~12.27
3. 시계열 데이터 이상 감지
공장의 온도, 진동 데이터를 분석하여 이상 데이터를 탐지 ~12.28
이상 감지 모델을 Edge 디바이스로 배포하여 실시간 분석 구현 ~12.29
4. 엣지 AI 시스템
Rasbery Pi 또는 NVIDIA Jetson을 사용해 간단한 IoT센서를 연결 ~12.30
센서 데이터를 분석하고 AI 모델로 실시간 이상 감지 ~12.31

고급 프로젝트(심화)

1. 로봇 기반 생산 자동화

ROS와 실제 로봇 암(URS 등)을 활용해 조립 또는 검사 작업 설계 ~01.02
PKC와 통신하여 공장의 자동화 공정 통합 ~01.04
2. AI 기반 물류 로봇
물류 센서 데이터를 분석해 최적의 경로를 계산 ~01.06
로봇 비전을 활용한 정확한 물체 배치 및 상태 확인 ~01.08
3.임베디드 AI 응용
Rasberri Pi에서 카메라 센서를 통해 데이터를 수집하고, 경량화된 AI 모델을 실행. ~01.10
Edge AI 솔루션으로 자동화 설비의 이상 감지 구현 ~01.12