Family Site
이공모야 커뮤니티
무료 레벨 테스트
국비지원 프로모션
창닫기
유이니 상담원
안녕하세요!
무슨 강의를 들을지 모르시겠다구요?
유이니가 1:1 맞춤 강의를
추천해드릴게요!
지금 추천받기
님을 위해 준비한 추가 할인 쿠폰 LIST
해당 강의에 적용할 수 있는 쿠폰이에요.
쿠폰은 중복 사용 불가합니다.
쿠폰은 유효 기간이 지날 경우 사용 여부와 상관없이 사용 불가합니다.
쿠폰은 할인금액이 높은 순부터 배치되어 있습니다.
쿠폰 모두 받기
쿠폰 모두 발급 완료
홈
이공계인강
강의 상세 정보
[자율일정] 자동차 자율주행 알고리즘 시뮬레이션 멘토링 실무과정
/ 5건
※ 본 강의는 '자율일정' 전용 강의로, 30일 동안 원하는 시간을 선택하여 자유롭게 수강할 수 있습니다.
강사
제이미
강의구성
총 37차시
수강기간
0일
[자율일정] 자동차 자율주행 알고리즘 시뮬레이션 멘토링 실무과정
350,000 원
정가
350,000원
즉시 할인가
25%
260,000 원
로그인 후 할인 혜택 확인
최대 할인가는 수강생님이 받을 수 있는
할인 정보 없음할인쿠폰, 렛머니 최대 할인을 합산 적용했을 때의 가격입니다.

수강생님이 다운받을 수 있는 쿠폰과 다운받은 쿠폰 중 상품에 사용할 수 있는 최대 할인 쿠폰을 적용하였습니다.

다운받지 않은 쿠폰은 추가 할인 쿠폰 받기 버튼을 통해 모두 다운받아주세요.
장바구니 장바구니 바로결제
강의소개
강의목차(37)
강의교재
수강후기(5)
추천강의
강의소개
강사소개
제이미
고정밀 3차원 지도 확장 기술을 위한 알고리즘 연구개발
제이미 강사
현) 자동차 국내 대기업 H그룹사 지식재산 법무 담당 변리사
현) 렛유인 자율주행 알고리즘 시뮬레이션 멘토링 실무과정
현) 렛유인 서울과학기술대학교, 경북대학교, 인하대학교 자율주행 특강 강사
전) 리앤목 특허법인 삼성전자 인공지능 특허 담당 변리사
서울대학교 대학원 전기정보공학부 차량 지능 연구실 석사 과정
자동차 관련 다수 연구개발 진행 및 논문 집필
서울/용인 고속도로 고정밀 3D 매핑 기술 연구개발
고정밀 3차원 지도 확장 기술을 위한 알고리즘 연구개발
자율주행 차량의 위치 추정을 위한 UKF
ICP 융합 프레임워크 논문
자율주행 차량을 위한 3D LIDAR Intrinsic 및 Intensity calibration 논문
강의목차(37)
차시 차시명 시간 샘플강의
1차시 [1회차 강의1] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 파이썬 기초 이해 22분13초
2차시 [1회차 강의2] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 변수 및 자료형 32분46초
3차시 [1회차 강의3] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 함수 기초 이해 0분0초
4차시 [1회차 강의4] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 조건문, 연산자 0분0초
5차시 [1회차 강의5] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 리스트 0분0초
6차시 [1회차 강의6] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 반복문 (for) 0분0초
7차시 [1회차 강의7] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 딕셔너리, 파일 0분0초
8차시 [1회차 강의8] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 클래스 (class) 0분0초
9차시 [1회차 강의9] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 모듈 (module) 0분0초
10차시 [1회차 강의10] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 클래스 과제 0분0초
11차시 [2회차 강의1] Ch2. 자율주행 기술: 자율주행 자동차 개요 0분0초
12차시 [2회차 강의2] Ch2. 자율주행 기술: 자율주행 기술 분야 & 센서 0분0초
13차시 [2회차 강의3] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ① 물체 인식 개요 0분0초
14차시 [2회차 강의4] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ② 컴퓨터비전(CV) 0분0초
15차시 [2회차 강의5] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ③ DNN 0분0초
16차시 [2회차 강의6] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ④ CNN 0분0초
17차시 [2회차 강의7] Ch2. 자율주행 기술: 환경인식 ① Mapping 0분0초
18차시 [2회차 강의8] Ch2. 자율주행 기술: 환경인식 ② Localization 0분0초
19차시 [2회차 강의9] Ch2. 자율주행 기술: 환경인식 ③ 차량측위의 적용 0분0초
20차시 [2회차 강의10] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ① 의사 결정 0분0초
21차시 [2회차 강의11] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ② Dijkstra 알고리즘 0분0초
22차시 [2회차 강의12] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ③ A* 알고리즘 0분0초
23차시 [2회차 강의13] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ④ 로컬경로계획 0분0초
24차시 [2회차 강의14] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ⑤ 차량제어와 작동 0분0초
25차시 [3회차 강의1] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: CARLA 개요 0분0초
26차시 [3회차 강의2] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: Carla 시작하기 0분0초
27차시 [3회차 강의3] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ① CARLA 기본 UI 0분0초
28차시 [3회차 강의4] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ② 맵, 날씨 설정 0분0초
29차시 [3회차 강의5] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ③ 자동차 생성, 제어 0분0초
30차시 [3회차 강의6] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ④ 보행자 생성 및 제어 0분0초
31차시 [3회차 강의7] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑤ Spactator 설정 0분0초
32차시 [3회차 강의8] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑥ GNSS 센서데이터 0분0초
33차시 [3회차 강의9] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑦ IMU 센서 데이터 0분0초
34차시 [3회차 강의10] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑧ 카메라 센서 데이터 0분0초
35차시 [3회차 강의11] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑨ 라이다 센서 데이터 0분0초
36차시 [3회차 강의12] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑩ 그래프 그리는 방법 0분0초
37차시 [3회차 강의13] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: 프로젝트 0분0초
더보기
더보기
접기
접기
총 5개의 수강 후기가 있어요
만족도 제목 작성자 등록일
자동차 자율주행 알고리즘 시뮬레이션 멘토링 실무과정 후기 k******* 2024-04-13
자율주행에 대한 기초 강의 및 이론을 배울수 있고 carla를 통해 프로젝트를 진행할수 있다는게 좋았던것 같습니다. 자율주행에 대한 지식이 없거나 프로젝트를 해보고 싶은분께 추천드립니다. 
수강후기 d******** 2024-03-19
쉽고 재미있게 잘 가르쳐 주셔서 좋았습니다.
자동차 자율주행 알고리즘 시뮬레이션 멘토링 실무과정 m******** 2024-02-28
파이썬부터 AI, 제어이론, CARLA 시뮬레이션까지 많은 내용을 다루는 강의입니다.많은 내용을 다루는만큼 엄청 세부적으로 다루진 않지만 방향성을 잡기 좋은 강의인 것 같습니다.
자율주행 강의 수강후기 n********* 2023-12-31
자율주행 전반에 대한 내용을 알고, CARLA를 사용해보는 기회가 되었습니다.아무 기준없이 공부하려면 어디서부터 시작해야할지 막연하게만 느껴지는 해당 내용을  기본부터 쌓을 수 있어서 좋은 강의였습니다.강의는 크게 파이썬 기초, 자율주행 관련 이론, CARLA 사용의 3파트로 나누어져있었으며, 세 파트 모두 해당 산업군의 핵심적인 부분을 다루고 있다고 느꼈습니다.기계과 학생으로, 저와 같이 자율주행이 어떤 것인지 전반적으로 알고 싶은 분들에게도 추천드릴수 있을듯 합니다.좋은 강의 감사했습니다!
CARLA 프로그램을 통한 자율주행 시뮬레이션 g******* 2023-12-27
Python에 대한 기본적인 이해없이 수강을 하게 되었습니다. 초반에는 기본적인 내용을 다루시기에 따라가기에 무리가 없지만,  진도률 30%가 넘어갈때쯤에는 난이도 급상승으로 인해서 부담을 느꼈습니다. 그래도 강사님께서 잘 설명해 주시기에 적극적으로 참여하면 성취감을 느낄 수 있을 것이라고 생각합니다.3주차부터는 본격적인 Carla 프로그램을 다루게 되는데, Carla의 경우 3D 고사양 프로그램으로 웬만한 노트북으로는 실행을 할 수 없습니다. 따라서 적정 스펙을 갖춘 데스크탑 및 노트북을 준비하는건 필수 입니다. 저는 노트북을 새로 살까 고민하였지만, 사양을 맞추기위한 비용 부담이 컸기에, 프로그램을 다뤄보기 위해서 매번 PC방에서 작업을 해야 했습니다. 사실 CARLA 자체를 실행하는 과정 뿐만아니라 CARLA를 Python, Pycharm 과 연결하는 과정에도 수많은 오류가 있어서 원인을 찾고 해결하는게 정말 정말 어렵고 복잡 합니다.자율주행 실험을 위해서 1. 실도로 2. 설계된 도로 3. 가상 시뮬레이션 이 3가지 방법이 쓰이는 것으로 알고 있습니다. 이 강의를 통해서 3번째 방법이 어떤 원리로 이루어지는지를 배워볼 수 있기 때문에 자율주행 시험/평가 및 소프트웨어 관련 직무를 준비하신다면 도움이 되실거 같습니다.