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M00 · 문제 정의·학습 진단·로봇 안전

모듈 목표와 소주제별 준비 상태·권장 선수를 확인하세요.

전체 커리큘럼

모듈 목표

  • 상태와 관측을 구분하고 과제의 성공·중단 조건을 직접 정의.

원안의 선수 안내: 없음. 실제 보충은 아래 소주제별 권장 선수를 참고하세요.

M00.01Software AI와 Physical AI, 폐루프와 POMDP

학습 목표

  • 소프트웨어 과제와 물리 과제를 관측·행동·결과 확인의 관점에서 비교한다.
  • 같은 관측이 서로 다른 상태에서 생기는 예를 들고 관측 이력이 필요한 이유를 설명한다.
  • 단순 폐루프 모형을 계산하고 지연·가림 때문에 생긴 실패와 모형의 한계를 구분한다.
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권장 선수

선수 없음

선수 없음. 표의 행을 시간 순서대로 읽고 덧셈·뺄셈을 할 수 있으면 된다. 기호는 본문에서 정의한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

교재 본문: Software AI와 Physical AI, 폐루프와 POMDP · 본문

M00.02관측·상태·행동·보상의 구분

학습 목표

  • 주어진 로그에서 실제 상태·관측·추정값·행동 명령을 생성 경로에 따라 구분한다.
  • 행동 이후의 보상·종료·성공 판정을 분리하고 간단한 보상을 계산한다.
  • 관측 부족과 실행 실패를 혼동한 설명을 고쳐 필요한 추가 기록을 제안한다.
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권장 선수

M00.01의 관측→판단→행동→새 관측 구조를 읽고 온다. 로그의 열 이름을 읽을 수 있으면 되며 강화학습 알고리즘은 몰라도 된다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

교재 본문: 관측·상태·행동·보상의 구분 · 본문

M00.03로봇팔·AMR·휴머노이드·차량의 공통점과 차이

학습 목표

  • 네 분야의 시스템을 관측·목표·명령·결과 확인이라는 공통 틀로 비교한다.
  • 고정 베이스·이동 베이스·접촉과 이동 제약이 과제 수행에 미치는 차이를 설명한다.
  • 운반 과제의 환경 조건을 읽고 가능한 구성과 실패 원인·추가 확인 항목을 제안한다.
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권장 선수

M00.01~02의 폐루프와 상태·관측·행동 구분을 사용한다. 기구학·제어 수식이나 특정 로봇 제품 지식은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

교재 본문: 로봇팔·AMR·휴머노이드·차량의 공통점과 차이 · 본문

M00.04성공 조건·환경 제약·지연·안전 한계 정의

학습 목표

  • 모호한 로봇 과제를 관찰 가능한 성공·실패·중단 조건과 환경 가정으로 고쳐 쓴다.
  • 직렬 루프의 지연 예산과 센서·명령의 나이를 단위에 맞게 계산한다.
  • 합성 기록의 조건 위반을 판정하고 작업 성능과 독립 안전 조건을 구분한다.
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권장 선수

M00.01~03의 폐루프·관측/명령·구성 차이를 이용한다. 1초=1000밀리초(ms), 나눗셈과 뺄셈을 사용한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

교재 본문: 성공 조건·환경 제약·지연·안전 한계 정의 · 본문

M00.05개발환경·수학·제어·ML 자기진단과 선행학습 분기

학습 목표

  • 개발환경·수학·제어·ML의 짧은 진단을 결과와 이유를 포함해 시도한다.
  • 독립 수행·힌트 의존·미해결을 분야별 근거로 기록하고 총점의 한계를 설명한다.
  • 필요한 보충 단위와 다른 입력의 재확인 과제를 골라 자신의 다음 학습 계획을 만든다.
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권장 선수

일반 코딩 경험을 전제로 하며 언어 문법을 진단하거나 다시 가르치지 않는다. 로봇 개발환경·단위·제어·ML의 필요한 개념은 아래에서 보충한다. M00.01~04의 목표/관측 구분을 떠올리면 도움이 되며 진단을 못 풀어도 해설부터 학습할 수 있다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

교재 본문: 개발환경·수학·제어·ML 자기진단과 선행학습 분기 · 본문

M00.06장비 없는 실습·로그 재생·실물 실습의 차이

학습 목표

  • 장비 없는 계산·브라우저 모형·로그 재생·시뮬레이션·실물 실험의 입력과 결과 범위를 비교한다.
  • 보고서에서 실제 실행·기록 분석·예상 결과를 구별하고 근거를 넘는 성능 주장을 고친다.
  • 가설에 맞는 장비 없는 검증 단계를 선택하고 필요한 기록·한계·중단 조건을 포함한 다음 학습 계획을 작성한다.
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권장 선수

M00.01~05의 모형·관측·명령·성공 조건과 진단 기록을 사용한다. ROS 설치·GPU·로봇 장비 없이 종이와 제공된 표로 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

교재 본문: 장비 없는 실습·로그 재생·실물 실습의 차이 · 본문
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