라즈베리파이를 활용한 머신러닝 로봇 만들기
기본 과정
| 교육주제 | 머신러닝을 활용한 오프젝트인식이 가능한 로봇 만들기 |
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| 교육목표 | - Raspberry Pi와 TensorFlow를 활용한 객체감지 이해 - OpenCV를 활용한 객체감지 프레임 구축 이해 - 객체 인식 및 감지를 통한 로봇제어 이해 - Raspberry Pi의 하드웨어 컨트롤 이해 |
| 교육준비물 | 실습을 위한 노트북(Windows OS / MAC) + 휠 마우스 |
| Object Detection ML 로봇 만들기 | ||
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| 주요교육내용 |
라즈베리파이 세팅 및 제어실습 - 라즈베리파이 OS설치 및 기본 세팅 - 라즈베리파이의 구조 및 제어방식 이해 - 라즈베리파이의 센서, 카메라, 모터제어 실습 - Teachable Machine을 사용한 ML모델생성 |
Step 1 |
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머신러닝 모델 테스트 - Teachable Machine ML모델 사용자정의 및 수정 - 라즈베리파이에 모델 배포 및 동작 확인 - TensorFlow Lite를 활용한 객체 감지 - FLASK를 활용한 Object Detection |
Step 2 | |
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개체 추적 환경구축 - Object Detection을 위한 OpenCV프레임 구축 - 프레임에서 개체 추적을 위한 프레임 구축하기 - 프레임의 중심과 개체 중심간의 편차 계산 |
Step 3 | |
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머신러닝 로봇 제어 - 개체간의 편차 최소화를 위한 로봇 제어 테스트 - 라즈베리파이를 활용한 동작가능한 로봇 조립하기 - Objection Detection 최적화 및 동작 보정 |
Step 4 | |
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