※ 안내사항
- 본 강의는 비대면 플랫폼 ZEP으로 진행됩니다.
- 수료증은 과정 수료 후 발급해드리며, 포트폴리오는 배운 내용을 토대로 직접 만드셔야 합니다.
- 별도의 과제가 있기 때문에 열정적으로 참여하실 분들만 수강하시길 권장드립니다.
※ 커리큘럼 안내
■ 1회차 - Python Programing Methodology
- 어떤 내용을 배우게 되나요?
모든 건물은 기초부터 쌓아올리는 법! 여러분은 강의를 통해 파이썬의 기초부터 철저하게 다루며, 프로그래밍의 기본 개념을 잡게됩니다.
프로그래밍에 처음 도전하는 분들이나, 기초를 다시 다지고 싶은 분들에게 최적의 과정으로,
파이썬의 기본 문법과 핵심 개념을 이해하고, 간단한 코드를 작성해보며 기초 실력을 탄탄히 다지며
개발자의 기본 마인드셋부터 시작해 파이썬의 기본 문법 지식을 습득하고, 이를 통해 기초 개발 능력을 쌓게 됩니다.
변수, 자료형, 조건문, 반복문, 함수 등의 파이썬 기초 문법을 익히고, 기초적인 알고리즘 문제를 해결할 수 있는 실력을 갖출 수 있습니다.
- 해당 강의&과제를 선정한 이유를 알려드릴게요!
요즘은 개발 직무뿐만 아니라 비개발 직무에서도 기본적인 코딩 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.
코딩을 조금이라도 할 수 있다면 이력서에 확실한 강점으로 작용하며, 문제 해결 능력과 논리적 사고력을 증명하는 지표가 됩니다.
특히, 파이썬은 다양한 산업 분야에서 사용되는 언어이기 때문에 기본적인 지식만으로도 경쟁력을 크게 높일 수 있습니다.
-습득한 역량은 이렇게 활용하세요.
1. 이력서에서 파이썬을 배운 경험을 구체적으로 기술하고, 프로젝트나 문제 해결 사례를 언급해 면접에서 자연스럽게 언급해보세요.
2. 프로그래밍을 처음 접하게 된 계기와 이후 어떻게 실력을 쌓아왔는지 빌드업 과정을 명확히 전달하여 자신의 학습 의지와 성장 가능성을 어필해보세요.
■ 2회차 - Introduction to autonomous Vehicle
- 어떤 내용을 배우게 되나요?
여러분은 강의를 통해 자율주행 기술에 대한 기초부터 심화 이론까지 학습하게 되며,
자율주행의 기본 원리를 이해하고, 이를 구현하는 기술에 대한 심도 있는 학습을 진행합니다.
최종적으로 ADAS와 자율주행 기술을 구현하는 데 필요한 다양한 기술들을 깊이 있게 이해하고
센서 기술, 인식 기술, 경로 계획 및 제어 등 다향한 자율주행 알고리즘을 실제 코드로 구현하게 됩니다.- 해당 강의&과제를 선정한 이유
자율주행 기술은 현재 자동차 산업뿐만 아니라 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
이러한 기술에 대한 기초 지식 없이 관련 분야에 지원하는 것은 큰 장애가 될 수 있습니다.
자율주행의 전반적인 작동 원리를 이해하는 것은 해당 분야로 취업하기 위한 필수 요소입니다.
- 습득한 역량은 이렇게 활용하세요.수행한 경험을 바탕으로 이력서와 면접에서 자율주행 기술에 대한 깊이 있는 이해를 어필해보세요.
구체적으로 어떤 기술을 배웠고, 이를 어떻게 적용했는지를 명확히 설명할 수 있게 되어
자율주행 관련 직무에 지원할 때 강력한 경쟁력을 가질 수 있습니다.
■ 3회차 - Carla Programming Methodology
- 어떤 내용을 배우게 되나요?
여러분은 강의를 통해 Carla 시뮬레이터를 활용하여 자율주행 차량의 자동 제어를 구현하게 됩니다.
설치부터 차량의 자동 제어를 구현하기까지의 모든 과정을 꼼꼼하게 파악할 수 있으며
이러한 과정을 바탕으로, 자율주행 시스템을 실제로 어떻게 설계하고 구현하는지를 경험하게 됩니다.
- 해당 강의&과제를 선정한 이유3D 시뮬레이터를 활용한 실제적인 프로그래밍 경험은 실제 산업계에서 매우 중요하게 여겨집니다.
관련 프로젝트를 경험한 것 자체가 자율주행 관련 직무에서는 큰 장점으로 작용하며,
실무에서 어떤 문제들이 발생할 수 있고 이를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 인사이트를 제공하기 때문입니다.
- 습득한 역량은 이렇게 활용하세요.
이력서에 Carla 시뮬레이터를 이용한 프로젝트 경험을 상세히 기술하고,
면접에서는 프로젝트 진행 과정에서 겪었던 어려움과 이를 해결한 방법, 배운 점 등을 자신 있게 설명해보세요!
이번 부트캠프를 통해, 인사담당자들에게 자율주행 코딩 경험을 어필할 수 있는 강력한 무기가 될 것입니다.
차시 | 차시명 | 시간 | 샘플강의 |
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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 | 18분36초 | |
4차시 | [1회차 강의4] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 조건문, 연산자 | 20분14초 | |
5차시 | [1회차 강의5] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 리스트 | 24분41초 | |
6차시 | [1회차 강의6] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 반복문 (for) | 24분14초 | |
7차시 | [1회차 강의7] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 딕셔너리, 파일 | 25분25초 | |
8차시 | [1회차 강의8] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 클래스 (class) | 31분7초 | |
9차시 | [1회차 강의9] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 모듈 (module) | 14분36초 | |
10차시 | [1회차 강의10] Ch1. 파이썬 프로그래밍: 클래스 과제 | 15분57초 | |
11차시 | [2회차 강의1] Ch2. 자율주행 기술: 자율주행 자동차 개요 | 16분48초 | |
12차시 | [2회차 강의2] Ch2. 자율주행 기술: 자율주행 기술 분야 & 센서 | 18분47초 | |
13차시 | [2회차 강의3] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ① 물체 인식 개요 | 13분44초 | |
14차시 | [2회차 강의4] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ② 컴퓨터비전(CV) | 10분18초 | |
15차시 | [2회차 강의5] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ③ DNN | 13분1초 | |
16차시 | [2회차 강의6] Ch2. 자율주행 기술: 물체 인식 ④ CNN | 19분49초 | |
17차시 | [2회차 강의7] Ch2. 자율주행 기술: 환경인식 ① Mapping | 34분24초 | |
18차시 | [2회차 강의8] Ch2. 자율주행 기술: 환경인식 ② Localization | 18분13초 | |
19차시 | [2회차 강의9] Ch2. 자율주행 기술: 환경인식 ③ 차량측위의 적용 | 13분46초 | |
20차시 | [2회차 강의10] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ① 의사 결정 | 15분44초 | |
21차시 | [2회차 강의11] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ② Dijkstra 알고리즘 | 10분23초 | |
22차시 | [2회차 강의12] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ③ A* 알고리즘 | 13분7초 | |
23차시 | [2회차 강의13] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ④ 로컬경로계획 | 11분33초 | |
24차시 | [2회차 강의14] Ch2. 자율주행 기술: 의사결정, 제어 ⑤ 차량제어와 작동 | 22분11초 | |
25차시 | [3회차 강의1] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: CARLA 개요 | 8분42초 | |
26차시 | [3회차 강의2] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: Carla 시작하기 | 7분3초 | |
27차시 | [3회차 강의3] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ① CARLA 기본 UI | 19분3초 | |
28차시 | [3회차 강의4] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ② 맵, 날씨 설정 | 12분47초 | |
29차시 | [3회차 강의5] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ③ 자동차 생성, 제어 | 9분8초 | |
30차시 | [3회차 강의6] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ④ 보행자 생성 및 제어 | 7분13초 | |
31차시 | [3회차 강의7] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑤ Spactator 설정 | 5분40초 | |
32차시 | [3회차 강의8] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑥ GNSS 센서데이터 | 11분59초 | |
33차시 | [3회차 강의9] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑦ IMU 센서 데이터 | 3분33초 | |
34차시 | [3회차 강의10] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑧ 카메라 센서 데이터 | 11분45초 | |
35차시 | [3회차 강의11] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑨ 라이다 센서 데이터 | 9분53초 | |
36차시 | [3회차 강의12] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: ⑩ 그래프 그리는 방법 | 6분4초 | |
37차시 | [3회차 강의13] Ch3. 자율주행 시뮬레이션: 프로젝트 | 14분18초 |
만족도 | 제목 | 작성자 | 등록일 |
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자율주행 수강 후기 | n********* | 2024-01-02 | |
기계공학과 재학생으로, 자율 주행 전반에 대한 이해를 위해 본 강의를 수강 하였습니다.파이썬 강의로 주행 프로그램을 다루기 위한 기초를, 자율 주행 이론 강의를 통해 프로그램 과정에서 사용되는 환경 인식 방식에 대한 이해와코드 작성을 위한 수식 전반을 알 수 있었습니다. 이후 본 CARLA 프로그램 사용을 통해서 코드를 구현하고 그 정상 동작을 확인하는 과정 역시 경험할 수 있었습니다.기계과에서 코딩에 대한 기초를 배우긴 하지만 실제 사용 경험은 매트랩을 이용하여 데이터를 해석하는 경우 말고는 자주 없었기에, 자율 주행에 대한 기초는 쌓아두고 싶어도 어떤 식으로 접근해서 어떤 내용을 알아두어야 할 지 막막했습니다.그런 상황에서 자율 주행에 관한 내용을 전체적으로 짚고, 필요하다면 파고들 여지도 충분한 본 강의는 저와 같은 기초를 쌓는 사람에게도, 자율 주행에 대해 좀 더 알고 싶고 활용하고 싶은 분들에게도 도움이 될 것이라 생각합니다.좋은 강의 감사합니다! |