Learning Autonomous Driving and Reinforcement Learning with AWS DeepRacer

AWS DeepRacer로 배우는 인공지능과 자율주행

- 위탁 교육 & 대회 (행사) 대행




대한민국 1위에게 배워보세요!

에이아이캐슬은 2023년도 AWS DeepRacer 한국 랭킹 공식 1위를 달성하였습니다!




과정 소개: AWS DeepRacer의 개요

AWS DeepRacer는 아마존 웹 서비스(AWS)가 제공하는 인공지능 강화학습 기반의 자율주행 모델 학습 서비스입니다. 이 과정에서 학생들은 실제와 유사한 가상 환경에서 자율주행 모델을 직접 설계하고, 1/18 크기의 실제 자동차 모델에 이를 적용해보는 실습 기회를 가집니다. 학생들은 이 프로세스를 통해 인공지능, 강화학습, 자율주행 시스템, 그리고 파이썬 프로그래밍에 대한 실용적인 지식을 얻을 수 있습니다.

학습 목표

  • AWS DeepRacer 사용법 숙지: AWS DeepRacer의 기능 및 활용 방법에 대한 이해
  • 강화학습 이론: 인공지능과 강화학습 알고리즘의 기본 원리 파악
  • 자율주행 원리 이해: 자율주행 차량의 기본적인 작동 원리 및 메커니즘 이해
  • 비용 최적화: AWS 클라우드의 고급 기능을 활용한 DeepRacer 비용 최적화 방법 학습
  • 실습을 통한 학습: 자신만의 자율주행 모델 제작 및 실제 차량에서의 구동 경험

DeepRacer 실습 과정 상세 내용

  1. 시뮬레이션 과정 (1단계)
    • 학생들은 가상 환경에서 DeepRacer를 위한 보상함수 코드를 작성합니다.
    • AWS DeepRacer 콘솔에서 모델 학습을 진행하며, 이를 통해 강화학습의 개념을 실제로 적용해봅니다.
    • 다양한 시나리오와 트랙을 활용하여 모델을 최적화하고, 가상 환경에서의 성능을 평가합니다.
  2. 물리적 차량 과정 (2단계)
    • 시뮬레이션에서 학습한 모델을 실제 1/18 크기의 DeepRacer 차량에 탑재합니다.
    • 실제 트랙에서 자율주행 모델의 성능을 테스트하고, 모델을 현실 환경에 적응시킵니다.
    • 실제 차량을 통한 테스트를 통해 모델의 성능을 개선하고, 실제 환경에서의 자율주행 경험을 쌓습니다.

수강 대상

  • 청소년, 대학생, 직장인, 일반인 모두 가능합니다.
  • 파이썬에 대한 기초지식이 있으면 다소 도움이 될 수 있습니다.

커리큘럼

  • 8시간 (최소) ~ 24시간 (최대) 으로 학습자의 요구에 따라 다양하게 구성 가능
  • 시간이 길 수록 더 많은 내용들을 학습하게 됩니다.
15시간 (3일) - 커리큘럼 예시
일자 주제 시간 내용 비고
1일차 AWS DeepRacer 사용 방법 및 시뮬레이션 모델 훈련 실습 1hr AWS와 DeepRacer 개요 이론
1hr DeepRacer 골솔 구성 알아보기 실습
1hr 차량의 센서 종류 및 레이스 구성 알아보기 실습
1hr 시뮬레이션에서 모델 훈련 실습 실습
1hr 기계학습과 딥러닝 기초 이론
2일차 강화학습 알고리즘 이해 및 보상함수 프로그래밍 1hr 강화학습 (Reinforcement Learning) 원리 이해 이론
1hr 각종 하이퍼파라미터 종류 및 의미 알아보기 이론
1hr 보상함수(Reward Function) 입력 파라미터의 종류 알아보기 실습
1hr 보상함수 (Reward Function) 기초 예제 분석 실습
1hr 시뮬레이션에서 좋은 성적을 얻기 위한 각종 팁 실습
1hr 실제 차량의 구성 알아보기 이론
3일차 실제 차량에서 자율주행 실습 1hr Device 접근 및 Model Embedding 실습
1hr 조별 자율주행 실습 (1) 실습
1hr 조별 자율주행 실습 (2) 실습
1hr 조별 자율주행 실습 (3) 실습

이 과정은 인공지능과 자율주행 기술에 대한 실질적인 이해를 돕고, AWS 클라우드 서비스를 통한 강화학습 모델 개발의 전 과정을 체험할 수 있는 기회를 제공합니다. 참가자들은 이론 학습과 실습을 병행하며, AWS DeepRacer를 통해 실제와 가상의 경계를 넘나드는 독특한 학습 경험을 할 수 있습니다.


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