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공지사항

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[무료교육] 자율주행SW 개발전문가 교육생 모집 (상세 커리큘럼)

  • 작성자관리자
  • 작성일2019.04.01
  • 조회수3,127

주차

구분

과정명

커리큘럼

세부 내용

1(32h)

기본

교육

(128h)

자율주행

프로그래밍

기본(128h)

C프로그래밍 기법

데이터의 표현과 연산

연산자, 제어문, 함수

배열, 포인터, 함수

문자열, 변수, 포인터 배열

동적할당 함수, 구조체와 유사형

파일 입출력, 전처리 지시자, 분할 컴파일

2(32h)

임베디드 C 코딩 활용

임베디드 시스템 이해, 개발 환경, 컴파일의 정체

데이터 타입, 기본 연산자, 하드웨어 제어 연산자 및 실습

배열, 함수, 포인터

배열, 함수, 포인터의 관계

하드웨어 제어 방식 이해, Keypad 제어 실습

3(32h)

C++ 프로그래밍

기본적인 C++의 입출력, 이름공간

함수 오버로딩, 기본 인수, Const변수, 포인터, 반환

참조변수, new, delete, 구조체와 동적할당

객체지향 프로그래밍 개념, 클래스 선언, 분할 컴파일

객체 포인터, 동적 객체, 객체 배열, 참조 객체

디폴트 생성자, 복사 생성자

연산자 오버로딩, 프렌드 관계, 특별한 클래스 멤버

포함, 상속, 템플릿, 예외 처리

4(32h)

파이썬 프로그래밍 및 활용

파이썬 프로그래밍 개요, 정수형, 실수형, 문자형,

문자열형 데이터의 처리, 자료형변환

숫자를 사용한 연산, RAW 입력, 논리표현 사용, 반복문

함수의 선언, 사용자 정의 함수, 함수, 이름공간과 모듈,

메서드와 프로그램 논리, 파일 위치 열기, 읽기, 이진

파일 저장

try문과 finally, 리스트, 집합, 딕셔너리

시간 객체와 시뮬레이션, 그래픽 유저 인터페이스(GUI),

이벤트 처리기 제어, 사운드 재생 및 음량 조절, 제어

5(32h)

심화

교육

(160h)

자율주행

펌웨어

개발(96h)

차량용 프로세서 디바이스

제어

시스템초기화, C Run-Time Startup, Memory Controller, NAND Flash Controller

I/O Ports / UART, PWM Timer, RTC

WDT, IIC/IIS, Interrupt Controller, Vectored Interrupt

Controller

SW DMA, Timer DMA, ADC 특성 및 활용, Touch Screen

Interface

Touch LCD, Palletized LCD, Non-Palletized LCD

Controller Audio PCM Data, Audio device제어, AC97

설정 및 응용

6(32h)

차량용 프로세서 이해 및

활용

개발환경 구축

GPIO 출력 제어

GPIO 입력 제어

타이머 시간 제어, 인터럽트 입력 제어

UART 통신 제어

블루투스 통신 제어

ADC입력 제어

PWM 출력 제어

ARM Assembly, Startup code 분석

7(32h)

자율주행 기능 구현을 위한 차량용SW개발

Electric control system, SW build system, Automotive SW

development environment

C language overview, AURIX C programming, AURIX

assemble language

Automotive device control, Device control practice

8(32h)

자율주행

OS System

개발(64h)

차량용 OS 시스템

프로그래밍

리눅스 개요

임베디드 리눅스 개발 환경 구축

파일 연산 및 프로세스 개념

시그널, SysV IPC, 쓰레드 개념, 동기화

9(32h)

차량용 OS 디바이스

프로그래밍

디바이스 드라이버 개요

커널서비스와 모델

캐릭터 디바이스

블록 디바이스

10(32h)

응용

교육

(224h)

자율주행 기능을 위한 visualization & Computer Vison

(64h)

자율주행 개발을 위한

OpenCV

OpenCV 개요

영상처리 준비, 화소 다루기, 컬러 처리

히스토그램으로 화소 세기, 형태학 연산으로 영상변환

영상 필터링, , 외곽선, 성분 추출, 관심점 검출

투영관계 추정, 3D장면 재구성, 비디오 시퀀스 처리

11(32h)

ROS활용 및 QT프로그래밍

ROS 플랫폼 이해

ROS 메시지 통신과 실행

SLAM과 네비게이션

ROS용 안드로이드 어플 개발

QT 프로그래밍 기본

QT 프로그래밍 응용

QMLC++연동하기

QT 멀티 쓰레드

12(32h)

자율주행

처리 및

인식 기술

(160h)

Nvidia TX보드를 활용한 딥러닝의 이해

Neural Network

Deep Learning

Python Basic 실습

Tensorflow 실습

Machine Learning 실습

Deep Learning 실습

Tensorflow 도제학습 실습

13(32h)

Digits서버와 Nvidia TX기반의 영상처리 딥러닝

CNN 의 소개와 활용, 인공신경망의 개요

딥러닝 프레임워크 (Caffe, tensorflow, digits, cudnn)

DIGITS Image Classification

CNN 기초 개념, 구조, Alexnet, lenet,

DIGITS Object Detection

Localization, Detection, Image Segmentation CNN 실습,

Training Neural Network, Deployment with TX1실습

CuDNN 을 이용한 MNIST with TX1 실습

TensorRT 을 이용한 MNIST with TX1 실습

RNN-LSTM 을 이용한 word2vec with TX1 실습

14(32h)

Drive PX2 기반 딥러닝을 활용한 ADAS개발

Drive PX2 Driveworks SDK 소개와 활용 방안

Driveworks PDK 와 샘플을 활용한 실습

카메라를 이용한 Object Detection 실습

CNN 기반 Object Detection 이론 및 training 실습

Matlab 을 이용한 카메라 캘리브레이션

칼만필터와 차량 제어로직과 Matlab 실습

자율주행을 위한 센서 퓨전 방안

CAN 통신 시뮬레이션을 이용한 ACC 구현과 실습

trainingObject Detection 모델의 DrivePX2 Deployment 실습

15(32h)

자율주행 상황인지를 위한 Tensorflow Object

Detection

CNN 영상 분석 이론

Tensorflow Test 환경 설정

Object Detection 이론 (Fast RCNN / Yolo / SSD)

Kitti Dataset 소개, tfrecord 생성 변환 실습

Yolo 트레이닝 및 실습

SSD 트레이닝 및 TensorBoard 모니터링

Training 결과 배포 및 PB 만들기

Object Detection 테스트 : Open CV 로 이미지 파일 /

영상 파일 보기 실습

Cuda TensorRT 를 이용한 SSD with TX1 실습

16(32h)

자율주행모형차를 활용한

자율주행 기술 구현

자율주행모형차 활용 개발 환경 구축

모터 제어를 이용한 차량의 driving 제어 실습

Usb 카메라를 이용한 차선인식과 주행 실습

TX1 Object Detection 모델 inference

Lidar 를 이용한 대상과의 거리 측정 실습

장애물 충돌을 피하기 위한 긴급 제동 구현과 테스트

RNN-LSTM 기반의 앞차와의 거리 상황인지

장애물을 피하기 위한 경로 생성 알고리즘 실습

1~24

(6개월)

프로젝트

(448h)

자율주행차 구현을 위한 플랫폼 구축 및 S/W 개발

산학 프로젝트

팀빌딩, 그라운드 룰 제정, 분석주제 선정

이슈선정 배경, 주요 고통점 분석

분석과제명과 분석목적 도출

분석대상 객체와 속성, 성과, 예측, 조절변수간 관계설정

가설설정과 액션방향수립

프로젝트 구현, 개발

수립된 가설·모델 검증과 성능평가

분석결론 및 실무적 활용·액션 방안

플젝 장애요소 및 극복방안, 향후 모델향상 방안

팀별 분석결과 보고서 작성

팀별 리허설발표와 파이널 수정·보완

팀별 프로젝트 발표회외 피드백


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