교육명

피지컬AI: 테슬라 방식 인공지능 자율주행 프로젝트 2기

과정소개

- 파이썬을 기반으로 AI 자율주행의 핵심 원리를 학습
- 센서·카메라 데이터를 활용해 차선 인식, 장애물 회피, 신호등·표지판 인식까지 실제 주행이 가능한 자율주행 프로젝트를 완성하는 실습 중심 과정
- 시뮬레이션이 아닌 실물 자율주행 키트와 트랙 주행을 통해 AI가 인식·판단·주행으로 이어지는 전체 흐름을 직접 구현

[Veluna KIT 특징]
카이스트 출신 대표의 TX사 Veluna KIT로 실습을 진행합니다.
Level4 기반으로 테슬라 방식의 인공지능 자율주행 방법을 학습합니다.
https://www.youtube.com/@tx-rb

○ CPU, GPU, RAM, 카메라, 라이더 등 소형 PC 탑재
○ 카메라와 라이더 센서 : 차선, 장애물, 신호등, 표지판, 장애물 인식
○ 머신러닝 딥러닝 : AI가 스스로 주행 결정을 내리는 로직 설계
○ 자율주행 : 시뮬레이션이 아닌 실물 자율주행 키트로 트랙 주행

커리큘럼 요약

[1단계] 파이썬 기반 자율주행 프로그래밍 기초
- 오리엔테이션 및 Veluna KIT 이해
- Python 기초 문법 전반
- 변수, 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 클래스
- Veluna IDE / Google Colab 사용법
- Numpy를 활용한 데이터 처리 기초
- OpenCV를 활용한 이미지 처리 기초

[2단계] 센서·영상 기반 자율주행 핵심 기술
- Veluna KIT 센서 구조 이해
- 센서 데이터 기반 주행 제어
- OpenCV 기반 차선 인식
- 차선 중심 계산 및 주행 안정화
- 주행 데이터 수집 및 분석
- 라벨링 개념 이해

[3단계] AI 기반 자율주행 통합 프로젝트
- AI 기본 개념 이해
- 사전 학습된 모델을 활용한 추론 실습
- 표지판·신호 인식 주행
- 장애물 감지 및 회피
- 센서·차선·AI 통합 주행
- 개인 자율주행 프로젝트 완성

과정 목표

- 파이썬 기반 자율주행 알고리즘 구조 이해
- OpenCV·Numpy를 활용한 영상·센서 데이터 처리 역량 확보
- 차선·장애물·표지판 인식을 통합한 주행 판단 로직 구현
- 데이터 수집 → 분석 → 주행 적용까지 End to End 자율주행 학습 방식 경험
- 개인별 자율주행 AI 프로젝트 결과물 완성

활동 기간

- 모집 기간 : ~ 04월 03일
- 수강 기간 : 04월 04일 ~ 06월 21일 3개월간
- 수강 시간 : 09:00 ~ 13:00 1일 4시간

혜택

선착순 10명 최대 50% 할인

모집 대상

- 파이썬으로 AI·자율주행 프로젝트를 직접 만들어보고 싶은 분
- 자율주행의 원리를 이론이 아닌 실습으로 이해하고 싶은 비전공자
- AI·로봇·모빌리티 분야 포트폴리오가 필요한 취업 준비생
- 중·고급 코딩 이전 단계에서 AI 실전 감각을 키우고 싶은 학습자

진행 방식

- 코리아IT아카데미 강남 본원 (100% 오프라인)

지원 및 문의

- 자세한 일정(개강일시)에 대해 궁금한 부분은 문의주세요.
- 전화 문의 : 02-2135-2931
- 카카오채널 : http://pf.kakao.com/_YBrpn
- 코리아IT 아카데미 : http://koreaitcomputer.net/

문 의

02-2135-2931