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하드웨어 모빌리티

AWS DeepRacer로 배우는 인공지능과 자율주행 대시보드

(4.3)
4개의 수강평 ∙  149명의 수강생

69,300원

지식공유자: AI Castle
총 91개 수업 (5시간 52분)
수강기한: 
3개월
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
폴더에 추가 공유

입문자를 위해 준비한
[모빌리티, AI · ChatGPT 활용] 강의입니다.

나만의 AI 자율주행 차를 만들어보세요! AI와 강화학습에 대해 가장 재미있고 빠르게 배울 수 있는 강의입니다. 본 강의는 DeepRacer 대한민국 랭킹 1위 개발자가 제작하였습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
나만의 자율주행 자동차 만들기
인공지능 및 강화학습 원리와 이해
파이썬 프로그래밍
AWS DeepRacer 사용법
자율주행 모델 개발 및 최적화
AWS DeepRacer 리그 참여 및 전략

AWS DeepRacer,
한국 랭킹 1위 AI Castle에게 배워보세요! 🚀

에이아이캐슬은 2023년 DeepRacer 한국 공식 랭킹 1위를 기록하였습니다!

AWS DeepRacer로 만드는
나만의 인공지능 자율주행 자동차 🚗

본 강의에서는 AWS DeepRacer를 활용한 자율주행 자동차 강의로 인공지능(AI), 강화학습, 자율주행 기술을 배울 수 있습니다. 강의가 오픈된 2023년 5월 기준 AI Castle은 AWS DeepRacer 리그에서 한국 랭킹 1위를 기록 중입니다.

강의에서는 파이썬 프로그래밍 교육을 포함하여, AWS DeepRacer를 이용한 차량 제어, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 주제를 다룹니다. 강의를 듣고 나면, 수강생들은 자율주행 기술에 대한 깊이 있는 이해를 갖게 되며, 파이썬을 사용한 자율주행 모델 개발 능력을 향상시킬 것입니다.

AWS DeepRacer?

인공지능으로 나만의 자율주행 자동차를 만들 수 있는 플랫폼입니다. 훈련 데이터 없이 복잡한 행동을 학습할 수 있는 고급 머신러닝(ML) 기술인 강화학습(Reinforcement learning)을 적용해 볼 수 있습니다.

* AWS DeepRacer는 유료 서비스이지만 처음 가입하면 10시간의 모델 훈련 시간을 무료로 제공합니다.


이런 분들께 추천해요 🙆‍♀️

인공지능과 자율주행에 관심 있는 학생 및 전문가

파이썬을 기반으로 자율주행 모델을 개발하고 싶은 분

AWS DeepRacer와 같은 실습 환경에서 실력을 쌓고 싶은 분

실제 자동차를 제어하기 위한 프로그래밍 경험이 부족한 분


강의 특징 ✨

AWS DeepRacer를 활용한 실습 중심의 구성

클라우드 컴퓨팅과 AWS의 활용 방법을 자세히 다룸 

초보자를 위한 파이썬 프로그래밍 교육 포함


이런 걸 배워요 📚

자율주행 기술 소개

인공지능 및 강화학습 이론

파이썬 프로그래밍 기초

AWS DeepRacer 사용법

클라우드 컴퓨팅 활용

자율주행 모델 개발 및 최적화

AWS DeepRacer 리그 참여 및 전략


eBook 출시 ✨

 


예상 질문 Q&A 💬

Q. 비전공자도 들을 수 있는 강의인가요?

네, 비전공자도 수강할 수 있습니다. 파이썬 프로그래밍 교육이 포함되어 있어 기본적인 프로그래밍 지식만 있으면 수강할 수 있습니다.

Q. 강의를 듣기 전 준비해야 할 것이 있나요?

기본적인 프로그래밍 지식이 있으면 좋지만, 강의에서 파이썬 프로그래밍을 기본부터 설명합니다. 따라서 특별한 준비 없이도 강의를 수강할 수 있습니다.

Q. 수강 내용을 어느 수준까지 다루나요?

이 강의는 자율주행 기술과 인공지능에 대한 기초부터 심화까지 다룹니다. AWS DeepRacer를 사용하여 실제 자동차를 제어하는 과정까지 배울 수 있습니다.


수강 전 참고 사항 📢

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux 등 모든 OS가 가능합니다.
  • 사용 도구: AWS DeepRacer 콘솔 및 AWS 계정
  • PC 사양: 인터넷 접속이 가능한 기본 사양의 PC

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식: PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 예제 문제 등
  • 분량 및 용량: 각 섹션별로 학습 자료 제공

선수 지식 및 유의 사항

  • 선수 지식은 필요하지 않습니다.
  • 중고등학교 수준의 수학 지식 및 파이썬 프로그래밍 경험이 있으면 강의를 듣는 데 도움이 될 수는 있습니다. 하지만 강의에 필요한 기초 내용을 모두 설명하기 때문에 열정적으로 수강한다면 문제가 없습니다.
  • 본 강의의 저작권은 (주)에이아이캐슬에 있으며, 무단 배포 및 복제를 금지합니다. 학습 자료 역시 저작권이 있으며, 개인적인 학습 목적 외 사용을 금합니다.

AI Castle 소개 ✒️

안녕하세요! 저희는 인공지능 개발과 교육을 전문으로 하는 (주) AI Castle입니다. 

본 강의는 AI Castle의 교육팀에서 제작하였습니다. 저희 교육팀은 경험이 풍부한 개발자와 교육 전문가들로 구성되어 있으며, 실용적이고 혁신적인 인공지능 기술을 개발하면서 광범위한 교육 프로그램을 운영합니다. 이를 통해 개인과 기업 모두에게 귀중한 서비스를 제공할 수 있습니다.

저희는 인터넷을 통해 오프라인과 온라인 코스를 제공하며, 초보자부터 전문가까지 모든 수준의 학습자를 위한 프로그램을 개발합니다. 저희 코스는 이론과 실습을 전문적으로 결합하여 참가자들이 인공지능 기술을 실제 상황에서 적용할 수 있도록 합니다.

 AI Castle Inc.는 국내외 고객들에게 최고의 인공지능 솔루션과 교육 서비스를 제공하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 저희와 미래를 준비하는 데 관심이 있으시다면 언제든지 연락 주시기 바랍니다. 인공지능의 세계에서 저희와 함께하시길 초대합니다!

Contact


이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
인공지능 모델이 학습하는 원리를 이해할 수 있습니다.
알파고에서도 사용된 강화학습 알고리즘의 원리를 이해합니다.
자율주행차에 사용되는 카메라와 LiDAR 등의 센서에 대해 이해합니다.
AWS를 통한 클라우드 컴퓨팅에 대해 배우고 활용할 수 있습니다.
자율주행 모델 훈련에 필수적인 파이썬 프로그래밍 기초 스킬을 습득합니다.
AWS DeepRacer 리그에서 뛰어난 성과를 거두기 위한 유용한 팁과 전략을 알게 됩니다.
학생들에게 흥미진진한 AI와 강화학습 프로그램을 제공합니다.
📚
선수 지식,
필요할까요?
본 과정은 어떠한 선수지식도 필요로 하지 않으며 누구나 수강 가능합니다.
본 과정에서 파이썬 기초 문법에 대해 다룹니다. 따라서 프로그래밍에 대한 기초 지식이 없이도 수강 가능합니다.
인공지능과 자율주행을 배우고자 하는 열망이 가득한 학생이라면 누구나 수강 할 수 있습니다.

안녕하세요
AI Castle 입니다.
AI Castle의 썸네일

안녕하세요! 저희는 인공지능 개발과 교육을 전문으로 하는 AI Castle Inc.입니다. 저희 회사는 첨단 기술과 전문 지식을 바탕으로 다양한 분야에 최첨단 인공지능 솔루션과 교육 프로그램을 제공하는 선두 주자입니다. 저희의 목표는 기술의 혁신적인 발전을 통해 사람들의 삶의 질을 향상시키는 것입니다.

 

저희 팀은 경험이 풍부한 개발자와 교육 전문가들로 구성되어 있으며, 실용적이고 혁신적인 인공지능 기술을 개발하면서 광범위한 교육 프로그램을 운영합니다. 이를 통해 개인과 기업 모두에게 귀중한 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

저희는 인터넷을 통해 오프라인과 온라인 코스를 제공하며, 초보자부터 전문가까지 모든 수준의 학습자를 위한 프로그램을 개발합니다. 저희 코스는 이론과 실습을 전문적으로 결합하여 참가자들이 인공지능 기술을 실제 상황에서 적용할 수 있도록 합니다.

 

AI Castle Inc.는 국내외 고객들에게 최고의 인공지능 솔루션과 교육 서비스를 제공하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 저희와 미래를 준비하는데 관심이 있으시다면 언제든지 연락 주시기 바랍니다. 인공지능의 세계에서 저희와 함께하시길 초대합니다!

 

연락처

- 교육팀 : edu@ai-castle.com

- 홈페이지 : www.ai-castle.com

커리큘럼 총 91 개 ˙ 5시간 52분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 안내
소개영상 미리보기 02:28
강의 자료 안내
강의 업데이트 일정 (모든 강의 업데이트 완료)
섹션 1. AWS 딥레이서란 (What is AWS DeepRacer)
강의자료
섹션 소개 02:32
AWS DeepRacer 란 03:43
AWS DeepRacer를 통해 배울 수 있는 것 미리보기 05:07
클라우드 컴퓨팅과 AWS 05:43
DeepRacer 워크플로우 미리보기 02:02
DeepRacer 작동원리 (1) 04:51
DeepRacer 작동원리(2) 03:42
DeepRacer 요금 정책 02:05
섹션 2. AWS 계정 (AWS Account)
강의자료
섹션 소개 00:45
AWS 계정 종류 03:42
AWS ROOT계정 가입 미리보기 02:27
AWS 콘솔 로그인 04:03
AWS ROOT 계정 보안설정 03:33
요금 및 프리티어 사용량 확인 01:07
섹션 3. 딥레이서 콘솔 (DeepRacer Console)
강의자료
섹션 소개 01:02
콘솔 메뉴구성 알아보기 01:50
Racing League 메뉴 알아보기 미리보기 08:12
Reinforcement Learning 메뉴 알아보기 01:40
Multi-user management 메뉴 알아보기 01:18
Resources 메뉴 알아보기 01:21
Next Challenge 메뉴 알아보기 01:29
섹션 4. 모델 훈련 (Model Training)
강의자료
섹션 소개 00:38
레이스 종류 02:20
센서와 차량의 종류 미리보기 05:45
차량 생성 실습 (Build a new vehicle) 01:24
Model Training 실습 14:15
Actions 메뉴 알아보기 (모델 훈련 후 하는 작업들) 04:11
섹션 5. 기계학습과 딥러닝 (Machine Learning and Deep Learning)
강의자료
섹션 소개 00:46
머신러닝 개요 및 종류 10:28
기계는 어떻게 학습할까? 미리보기 09:26
하이퍼파라미터의 원리와 이해 15:27
딥러닝과 DNN 알아보기 (인공지능의 뇌 구조) 미리보기 09:30
CNN과 딥레이서 모델 구조 알아보기 11:11
딥러닝 이슈 (한계와 도전과제) 03:56
섹션 6. 강화학습 (Reinforcement Learning)
강의자료
섹션 소개 00:45
강화학습 개요 (역사 및 기본원리) 미리보기 07:01
강화학습에서의 목표 (모델은 무엇을 향해 학습해야 하는가) 12:43
강화학습 알고리즘의 종류와 이해 08:11
강화학습의 데이터 구조 알아보기 06:01
강화학습 모델 훈련 과정 알아보기 10:59
강화학습의 이슈 (한계와 도전과제) 03:14
하이퍼파라미터 및 각종 용어 정리 05:28
섹션 7. Python for DeepRacer
강의 자료
섹션 소개 00:53
코딩 실습환경 - 파이썬과 Colab 미리보기 06:06
출력(print)과 변수 04:15
자료형 10:11
연산 06:17
리스트(list) 다루기 03:24
math 라이브러리 05:02
if 조건문 03:07
for 반복문 03:03
while 조건반복문 03:14
함수 (function) 05:21
섹션 8. 보상함수 (Reward Function)
강의 자료
섹션 소개 00:54
보상함수의 입력 파라미터 (params) 미리보기 08:33
보상함수 예제 09:25
보상함수 실험 07:28
트랙 웨이포인트(waypoints) 시각화 01:32
입력 파라미터(params) 셈플 02:01
섹션 9. 로그 데이터 분석 (Log Analysis)
강의 자료
섹션 소개 00:27
Reward graph (보상 그래프) 미리보기 05:22
download logs (로그 다운받기) 03:00
로그분석 예제 02:52
섹션 10. 실제 차량에 딥레이서 모델 배포하기 (Real-world deployment of DeepRacer model)
강의 자료
섹션 소개 00:43
실제 차량에 대해 알아보기 06:30
차량 콘솔에 접속하기 미리보기 06:11
모델 업로드하여 자율주행하기 02:33
차량 보정(Calibrate) 06:55
실제 트랙 구축하기 00:36
섹션 11. 각종 팁 (Tips)
강의 자료
섹션 소개 01:23
DeepRacer Student 04:39
multi user mode 05:24
Community Race 생성하기 01:31
모델을 S3로 내보내기 및 가져오기 10:37
온라인 리그에 모델 제출 자동화 03:23
DRfC (DeepRacer for Cloud) 01:34
Resources
강의 게시일 : 2023년 05월 23일 (마지막 업데이트일 : 2023년 06월 19일)
수강평 총 4개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.3
4개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
dara33 thumbnail
5
좋은 강좌 였습니다, 최고입니다,
2023-08-21
지식공유자 AI Castle
짧고 강한 수강평을 남겨주신 dara33님, 최고라는 극찬을 아끼지 않아주셔서 감사합니다. 큰 칭찬을 들으니 오히려 스스로를 돌아보게 되는 것 같습니다. 좋은 피드백 계속 들을 수 있도록 앞으로도 노력하겠습니다. 감사합니다.
2023-08-24
푸른빛 thumbnail
5
내용이 꽤 자세하고 괜찮습니다
2023-10-30
정소영 thumbnail
5
굳굳굳굳굳
2024-02-25
김승현 thumbnail
2
그냥 그저 그래요~ 구글링하면 나올 내용들 ㅎㅎ 차트 넘어가고 AI가 죽 그냥 글 읽는거~
2023-10-06
지식공유자 AI Castle
안녕하세요 김승현님. 저희가 큰 만족을 드리지 못한 것 같아 아쉽습니다. 이미 가지고 계신 지식이나 방만한 정보를 정리하는데 도움 받으시기를 바랍니다. 소중한 피드백 귀에 담아 더욱 완성도 높은 강의로 거듭나겠습니다. 감사합니다 :)
2023-10-13