인공지능 워크샾

AI in Machinery 한형석 박사님이 설명해주시는 인공지능 1) 분류

1. AGV 합체하는 로봇인데 이미지 센서를 이용해서 로봇을 합체하게 되고, 장애물을 미리 학습시키고 앞에 있는 카메라로 인식하고 피해서 갈 수 있도록 알고리즘 구성
2. autodesk generative Design 특정 목적만 주어지면 자동적으로 디자인해주는 기법
3. 자율작업 및 제조를 위한 핵심 기계기술 개발 아직 공장 실무에 적합한 기술 선정이 되지 않음.
4. 자율작업 물체를 인식하고 대응하는 것이 실제 사람에 비해 매우 느림. 나중에 방향을 잡으면 속도를 올리거나 사람을 보조할 수 있는 기능을 연구하는 것이 좋을 것 같음
5. 협동작업 비용이 높아짐, 센서 같은것들 예) 화물 열차 정위치 정차를 위한 추진제어에 관한 강화 학습
   • 레일 2개를 넣어서 바로 화물을 실을 수 있도록 하는 목표(제발 강화학습으로~) 예) AI와 IoT를 이용해 화재대피로 안내 시스템
   • 화재 나면 데이터 받아서 대피로 안내해주기(LED) 마무리 지으며 기초학문을 좀 더 열심히 하고 인공지능은 하나의 수단으로 이용하는 것으로 하는것이 좋다.

1시간안에 머신러닝 훑어보기 (카이스트 기계공학과 박수경 교수님) 인공지능(가장 큰 개념) 그 안에 머신러닝 그 속의 딥러닝 그 다음의 여러가지 기법들 unsupervised learning - 답이 없는 훈련 supervised learning - 답을 가지고 훈련을 시킴 무언가 정지되어 있는 데이터 Reinforcement learning - 연속적인 데이터를 가지고 학습하는 것 캡스톤 디자인

1. 미로를 빠져나가(자율주행)
2. 가장빨리 공을 찾고(딥러닝)
3. 공을 집어서(딥러닝)
4. 파랑, 빨간공을 각각 개, 고양이 바구니에 넣기(머신러닝) 머신러닝은 “진화하는” 리그레션 이다. Perceptron에서 강조하신 것 Activation function(여기서부터 진짜 신경을 담은 것)
5. step function
6. Sigmoid function
7. ReLU
8. Softmax Loss function f(w)는 네트워크 아웃풋과 참값의 차이. 수치해석 때 배운 Newton’s method를 사용해서 가중치를 찾아가는 과정

인공지능 기반 새로운 모션제어 및 자율비행 기술(군산대학교 이덕진 교수님) 최근 인공지능 키워드로 잡은 것은 원래 제어에 요구되었던 여러가지 기법들을 하나로 묶어서 End-to-End 즉 인공지능 하나로 묶어보는 것을 주제로 잡고 있다. 심층 강화학습 기반으로 비행체의 자세 및 위치제어가 가능한가?

카메라-라이다 기반 자율 주행 기술(카이스트 김영아 교수님) 네이버와 도심공간의 지도제작 하심 high point building 기법 Thermal Camera characteristic 기법 LiDAR and navigational sensor dataset

• four different cities
• Sensors in two level accuracy