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미래의 가능성을 확인하세요 교육은 특정 장소에서만 이루어지는 것이 아니라 환경과의 상호작용 속에서 자신과 환경을 긍정적인 방향으로 서로 변화시켜가는 과정입니다.
create 취업진로지원센터(서울)access_time 2024.09.09 09:17visibility 35
1. 강연 1) Diffusion Model 및 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) 소개 - Diffusion Models의 원리: 확산 모델의 기본 개념과 동작 원리 설명. - DDPM : DDPM의 작동 방식, 기존 AI 모델과의 차별점, 그리고 로봇 제어에 어떻게 적용되는지 사례를 통해 설명합니다. 2) Diffusion Policy 소개 - Diffusion Policy 개념: 정책 기반 강화학습과 Diffusion Models의 결합에 대한 개요 제공. - Diffusion Policy의 응용 사례: 로봇 제어 시스템에서 Diffusion Policy가 적용된 실제 사례 또는 연구 결과를 공유합니다. - Diffusion Policy의 장단점 및 발전 가능성: 실질적인 구현 시 고려할 점과 앞으로의 연구 방향에 대해 설명합니다. 3) UMI (Universal Manipulation Interface) 소개 - UMI 개념 및 목적: UMI가 로봇 제어에서 어떤 역할을 하는지 설명합니다. - UMI의 구조 및 기능: UMI의 기술적 세부 사항과 이를 통한 로봇의 다목적 조작 가능성 탐구. - UMI와 Diffusion Models의 통합: UMI가 Diffusion Models 및 DDPM과 어떻게 연계될 수 있는지 논의합니다. 2. 현장 Q&A3. 연사님, 참가자와 함께 하는 네트워킹
1) Diffusion Model 및 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) 소개
- Diffusion Models의 원리: 확산 모델의 기본 개념과 동작 원리 설명. - DDPM : DDPM의 작동 방식, 기존 AI 모델과의 차별점, 그리고 로봇 제어에 어떻게 적용되는지 사례를 통해 설명합니다.
- Diffusion Models의 원리: 확산 모델의 기본 개념과 동작 원리 설명.
- DDPM : DDPM의 작동 방식, 기존 AI 모델과의 차별점, 그리고 로봇 제어에 어떻게 적용되는지 사례를 통해 설명합니다.
2) Diffusion Policy 소개
- Diffusion Policy 개념: 정책 기반 강화학습과 Diffusion Models의 결합에 대한 개요 제공. - Diffusion Policy의 응용 사례: 로봇 제어 시스템에서 Diffusion Policy가 적용된 실제 사례 또는 연구 결과를 공유합니다. - Diffusion Policy의 장단점 및 발전 가능성: 실질적인 구현 시 고려할 점과 앞으로의 연구 방향에 대해 설명합니다.
- Diffusion Policy 개념: 정책 기반 강화학습과 Diffusion Models의 결합에 대한 개요 제공.
- Diffusion Policy의 응용 사례: 로봇 제어 시스템에서 Diffusion Policy가 적용된 실제 사례 또는 연구 결과를 공유합니다.
- Diffusion Policy의 장단점 및 발전 가능성: 실질적인 구현 시 고려할 점과 앞으로의 연구 방향에 대해 설명합니다.
3) UMI (Universal Manipulation Interface) 소개
- UMI 개념 및 목적: UMI가 로봇 제어에서 어떤 역할을 하는지 설명합니다. - UMI의 구조 및 기능: UMI의 기술적 세부 사항과 이를 통한 로봇의 다목적 조작 가능성 탐구. - UMI와 Diffusion Models의 통합: UMI가 Diffusion Models 및 DDPM과 어떻게 연계될 수 있는지 논의합니다.
- UMI 개념 및 목적: UMI가 로봇 제어에서 어떤 역할을 하는지 설명합니다.
- UMI의 구조 및 기능: UMI의 기술적 세부 사항과 이를 통한 로봇의 다목적 조작 가능성 탐구.
- UMI와 Diffusion Models의 통합: UMI가 Diffusion Models 및 DDPM과 어떻게 연계될 수 있는지 논의합니다.
생성형 AI와 로봇 제어 공학에 대한 기본 지식을 갖춘 연구자 및 개발자
로봇 제어에 적용되는 AI 기술의 최신 트렌드를 알고 싶으신 전공생 및 현업 종사자
생성형 AI와 모방 학습에 대한 개념을 이해하고 이를 더 깊이 배우고 싶으신 모두
Diffusion model의 동작 원리와 활용 방법을 심도 있게 탐구하고 싶은 모두