파이썬/딥러닝 자율주행자동차 ADAS개발[전액 국비지원][한국IT교육원][고용노동부]

[kedhi]

한국IT교육원

http://www.hkit.kr/

교육비/환급금액

■ 교육비 : 국비 전액지원

■ 교재비 : 교육중 교재 무료지급

■ 실습재료비 : 교육중 소요 재료 무료지급

■ 훈련장려금 : 매월 116,000원 차등지급 (취성패 400,000원)

교육내용

■ NCS전공교과

- 임베디드 SW엔지니어링 : 하드웨어 분석, 오픈 플랫폼 활용, 기술문서 개발, 펌웨어 분석/설계/구현환경구축/구현, 운영체제 이식, 디바이스 드라이버 분석/설계/구현환경구축/구현, 애플리케이션 분석/설계/구현환경구축/구현/임베디드 시스템 테스팅, 응용 SW엔지니어링

■ 비 NCS전공교과

- 자율주행 자동차 개요 : 자율주행자동차 기술 동향, 지능차량 핵심 기술

- 자율주행 SW 구현을 위한 기초 역량 강화 : MATLAB으로 배우는 선형대 수학, C/C++, 파이썬, OpenCV활용 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 기술 실무, 소규모 프로젝트(OpenCV 라이브러리 활용 Driver Monitoring System 개발)

- 기계학습 : 기계학습 기본 개념(Fundamental of the Machine Learning), Boosting 기반 객체 인식 모듈 구현 실습, Deep Learning, 소규모 프로젝트(기계학습 활용 차량 검출 및 보행자 검출 구현, Deep Neural Network 기반 Digit 분류(차량 번호판 인식), CNN 활용 보행자 검출 보행자 검출)

- 임베디드 시스템 기반 자율주행 SW 실습 : 임베디드 개발 환경의 이해 및 임베디드 리눅스 이해와 활용, 차선 검출과 추적 모듈 구현 실습, 소규모 프로젝트(펌웨어/ 드라이버/ 임베디드 애플리케이션 분석, 설계, 구현, 차선 검출 등 모듈 구현 및 임베디드 시스템 포팅)

- Deep Learning 기반 자율주행 SW 실습 : 딥러닝 기반의 객체인식을 위한 환경 셋팅, 객체 검출을 위한 딥러닝 모델 생성, 소규모 프로젝트(NVIDIA TX1 보드 환경 기반 딥러닝 기술 활용 차량 탐지와 트래킹, 파이썬, 통계분석 도구 R프로그램 등을 활용하여 CNN구현 / 시각화 등을 구현)

- 차량용 CAN 통신 : 차량용 통신(CAN/LIN/FLEXRAY)의 이해, 차량용 CAN 통신 실습, 소규모 프로젝트(차량용 CAN통신을 활용한 임베디드 시스템 개발)

- 자율주행 가상 시뮬레이션-테스트 : 소규모 프로젝트(결과물 가상시큘레이션 테스트시나리오 도출)