상품상세정보

제품명: 딥러닝 인공지능 코딩 드론 키트-소스코드 및 설명서 제공

"인공지능도 학습하고 드론도 직접 코딩하여 날려보자!"

 

 

 

*구성품*

*본 키트를 활용한 교육내용*

Chapter 01 아두이노 AI 드론 준비하기

 

01 딥러닝의 이해

01 인공 신경망이란?

인공 신경망으로 할 수 있는 일들

인공 신경망의 구조

02 인공 신경망의 학습 방법

지도 학습

비지도 학습

강화 학습

03 인공 신경 살펴보기

인공 신경과 생물학적 신경

인공 신경 내부 살펴보기

인공 신경 함수 수식

 

02 아두이노 AI 드론 조립하기

01 부품 살펴보기

02 AI 드론 조립하기

 

03 아두이노 AI 드론 살펴보기

01 ESP32 아두이노 살펴보기

ESP-WROOM-32 모듈 살펴보기

02 아두이노 AI 드론 쉴드 살펴보기

 

04 아두이노 개발 환경 구성하기

01 아두이노 소프트웨어 설치하기

02. USB 드라이버 설치하기

03 ESP32 아두이노 패키지 설치하기

ESP32 보드 컴퓨터에 연결하기

ESP32 패키지 설치하기

04 아두이노 스케치 작성해 보기

스케치 작성하기

스케치 컴파일하기

스케치 업로드하기

시리얼 모니터 확인

 

Chapter 02 DNN 알고리즘의 이해와 구현

 

01 문자열 내보내기

01 여러 형식의 자료 내보내기

02 여러 형식의 숫자 내보내기

 

02 RGB LCD 제어하기

01 RGB LCD 장착하기

02 ST7735 라이브러리 설치하기

03 RGB LCD 제어해 보기

문자열 표시해보기

그림 그려보기

픽셀 찍어보기

LCD 귀퉁이 점찍어보기

기타 함수 사용해 보기

 

03 딥러닝 7공식

01 딥러닝 제 1 공식 : 순전파

순전파 살펴보기

순전파 코딩하기

02 딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

평균 제공 오차 코딩해 보기

03 딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

역전파 오차 코딩해 보기

04 딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

05 딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파

06 딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

가중치, 편향 역전파 코딩해 보기

07 딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

신경망 학습해 보기

학습률 적용하기

신경망 학습 코딩해 보기

학습된 신경망으로 예측해 보기

08 딥러닝 반복 학습해 보기

반복 학습 2회 수행하기

반복 학습 20회 수행하기

반복 학습 200회 수행하기

오차 조건 추가하기

학습률 변경하기

딥러닝 시뮬레이션 해 보기

 

04 딥러닝 7공식 확장하기

01 2입력 1출력 인공 신경

딥러닝 제 1 공식 : 순전파

딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파

딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

딥러닝 반복 학습해 보기

딥러닝 시뮬레이션 해 보기

02 2입력 2출력 인공 신경망

딥러닝 제 1 공식 : 순전파

딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파

딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

딥러닝 반복 학습해 보기

딥러닝 시뮬레이션 해 보기

연습문제 1

연습문제 2

 

Chapter 03 Eigen 행렬을 이용한 DNN 구현과 활용

 

01 Eigen 행렬 DNN 구현하기

01 행렬과 연산

Eigen 행렬 라이브러리 설치하기

행렬의 정의

행렬의 모양

행렬의 덧셈, 뺄셈, 스칼라 배

행렬의 곱셈

행렬의 전치

1x2 행렬의 전치 행렬과의 곱

02 딥러닝 7 공식과 행렬

딥러닝 제 1 공식 : 순전파

딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

딥러닝 반복 학습해 보기

03 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망

인공 신경망 구현하기

연습문제

 

02 활성화 함수 추가하기

01 활성화 함수의 필요성

활성화 함수는 무엇인가요?

활성화 함수는 왜 필요한가요?

어떤 활성화 함수가 있나요?

02 활성화 함수의 순전파와 역전파

sigmoid 활성화 함수 실습하기

relu 활성화 함수 실습하기

sigmoid 활성화 함수 정리하기

relu 활성화 함수 정리하기

sigmoid 활성화 함수 적용해 보기

ReLU 활성화 함수 적용해 보기

03 출력층에 softmax 함수 적용해 보기

softmax와 cross entropy

softmax 함수 구현해 보기

cross entropy 오차 구현해 보기

softmax 활성화 함수 정리하기

ReLU와 softmax

 

03 가중치 초기화하기

ReLU-sigmoid-mse 신경망

ReLU-softmax-cee 신경망

ReLU와 He 초기화

sigmoid, softmax와 Lecun 초기화

He와 Lecun 초기화해 보기

가중치 초기화 함수 정리하기

He와 Lecun 가중치 초기화하기

 

04 Eigen 행렬 DNN 활용하기

01 mydnn 라이브러리 만들기

02 7 세그먼트 입력 2 진수 출력 인공 신경망

03 7 세그먼트 입력 2 진수 출력 인공 신경망 2

04 입력 데이터 임의로 섞기

05 은닉층 추가하기

06 입력층과 목표층 바꿔보기

 

Chapter 04 PID 함수로 드론 날리기

 

01 LED 켜고 끄기

01 LED 켜고 끄기 확인하기

02 LED 켜고 끄기 간격 줄여보기

03 LED 켜고 끄기를 밝기로 느껴보기

04 LED 어둡게 하기

05 LED 밝게 하기

06 LED 밝기 조절해 보기

0.01초 간격으로 LED 밝기 11 단계　조절해보기

0.1초 간격으로 LED 밝기 11 단계　조절해보기

07 모터 회전 정지 반복해 보기

모터 회전 정지 간격 줄여보기

반복적인 모터 회전 정지를 일정한 회전으로 느껴보기

 

02 모터 속도 조절하기 : ledcWrite

01 ledcWrite 함수로 모터 회전 정지 반복해 보기

모터 회전 정지 간격 줄여보기

반복적인 모터 회전 정지를 일정한 회전으로 느껴보기

모터 회전 부드럽게 만들기

02 모터 멜로디 조절해 보기

 

03 드론 모터의 이해와 테스트

01 드론 모터의 구조 이해

일반 DC 모터의 구조

BLDC 모터의 구조

CLDC 모터의 구조

02 드론 모터 회로 살펴보기

03 모터 제어 프로그램 작성하기

모터 돌려보기

 

04 사용자 입력 받기

01 사용자 입력 받기

02 모터 속도 조절해 보기

 

05 MPU6050 균형계 살펴보기

01 Roll, Pitch, Yaw 이해하기

02 가속도 센서 축의 이해

03 자이로 센서 축의 이해

04 ESP32 아두이노 드론과 가속도 자이로 센서

05 MPU6050 레지스터 살펴보기

06 가속도 자이로 센서 값 읽어보기

07 가속도 자이로 센서 값 해석하기

가속도 센서 값 해석하기

자이로 센서 값 해석하기

 

06 PID 함수로 자율 비행하기

01 ESP32 SOC 살펴보기

02 아두이노 스케치 수행 CPU 코어 확인하기

03 CPU 코어 0에서 동작하는 태스크 생성하기

04 자율 비행 수행하기

 

Chapter 05 DNN으로 드론 날리기

 

01 DNN 라이브러리와 텐서플로우 비교하기

01 DNN 라이브러리로 2차 함수 학습해 보기

2차 함수 그리기

실제 데이터 생성하기

훈련, 실험 데이터 분리하기

인공 신경망 구성하고 학습시키기

02 구글 코랩 개발 환경 구성하기

03 텐서플로우로 딥러닝 학습해 보기

04 텐서플로우로 2차 함수 학습해 보기

2차 함수 그리기

실제 데이터 생성하기

훈련, 실험 데이터 분리하기

인공 신경망 구성하고 학습시키기

2 DNN 드론 프로젝트

01 PID 데이터 수집하기

02 텐서플로우로 PID 학습시키기

수집된 PID 데이터 확인하기

훈련, 실험 데이터 분리하기

PID 학습시키고 모델 내보내기

NumPy DPidNN으로 예측해 보기

학습된 가중치와 편향 내보내기

03 DPidNN으로 드론 날리기

아두이노 DPidNN으로 예측해 보기

드론에 DPidNN 적용하기

 

제품명: 딥러닝 인공지능 코딩 드론 키트-소스코드 및 설명서 제공

"인공지능도 학습하고 드론도 직접 코딩하여 날려보자!"

 

 

 

*구성품*

*본 키트를 활용한 교육내용*

Chapter 01 아두이노 AI 드론 준비하기

 

01 딥러닝의 이해

01 인공 신경망이란?

인공 신경망으로 할 수 있는 일들

인공 신경망의 구조

02 인공 신경망의 학습 방법

지도 학습

비지도 학습

강화 학습

03 인공 신경 살펴보기

인공 신경과 생물학적 신경

인공 신경 내부 살펴보기

인공 신경 함수 수식

 

02 아두이노 AI 드론 조립하기

01 부품 살펴보기

02 AI 드론 조립하기

 

03 아두이노 AI 드론 살펴보기

01 ESP32 아두이노 살펴보기

ESP-WROOM-32 모듈 살펴보기

02 아두이노 AI 드론 쉴드 살펴보기

 

04 아두이노 개발 환경 구성하기

01 아두이노 소프트웨어 설치하기

02. USB 드라이버 설치하기

03 ESP32 아두이노 패키지 설치하기

ESP32 보드 컴퓨터에 연결하기

ESP32 패키지 설치하기

04 아두이노 스케치 작성해 보기

스케치 작성하기

스케치 컴파일하기

스케치 업로드하기

시리얼 모니터 확인

 

Chapter 02 DNN 알고리즘의 이해와 구현

 

01 문자열 내보내기

01 여러 형식의 자료 내보내기

02 여러 형식의 숫자 내보내기

 

02 RGB LCD 제어하기

01 RGB LCD 장착하기

02 ST7735 라이브러리 설치하기

03 RGB LCD 제어해 보기

문자열 표시해보기

그림 그려보기

픽셀 찍어보기

LCD 귀퉁이 점찍어보기

기타 함수 사용해 보기

 

03 딥러닝 7공식

01 딥러닝 제 1 공식 : 순전파

순전파 살펴보기

순전파 코딩하기

02 딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

평균 제공 오차 코딩해 보기

03 딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

역전파 오차 코딩해 보기

04 딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

05 딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파

06 딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

가중치, 편향 역전파 코딩해 보기

07 딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

신경망 학습해 보기

학습률 적용하기

신경망 학습 코딩해 보기

학습된 신경망으로 예측해 보기

08 딥러닝 반복 학습해 보기

반복 학습 2회 수행하기

반복 학습 20회 수행하기

반복 학습 200회 수행하기

오차 조건 추가하기

학습률 변경하기

딥러닝 시뮬레이션 해 보기

 

04 딥러닝 7공식 확장하기

01 2입력 1출력 인공 신경

딥러닝 제 1 공식 : 순전파

딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파

딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

딥러닝 반복 학습해 보기

딥러닝 시뮬레이션 해 보기

02 2입력 2출력 인공 신경망

딥러닝 제 1 공식 : 순전파

딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파

딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

딥러닝 반복 학습해 보기

딥러닝 시뮬레이션 해 보기

연습문제 1

연습문제 2

 

Chapter 03 Eigen 행렬을 이용한 DNN 구현과 활용

 

01 Eigen 행렬 DNN 구현하기

01 행렬과 연산

Eigen 행렬 라이브러리 설치하기

행렬의 정의

행렬의 모양

행렬의 덧셈, 뺄셈, 스칼라 배

행렬의 곱셈

행렬의 전치

1x2 행렬의 전치 행렬과의 곱

02 딥러닝 7 공식과 행렬

딥러닝 제 1 공식 : 순전파

딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차

딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차

딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파

딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파

딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습

딥러닝 반복 학습해 보기

03 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망

인공 신경망 구현하기

연습문제

 

02 활성화 함수 추가하기

01 활성화 함수의 필요성

활성화 함수는 무엇인가요?

활성화 함수는 왜 필요한가요?

어떤 활성화 함수가 있나요?

02 활성화 함수의 순전파와 역전파

sigmoid 활성화 함수 실습하기

relu 활성화 함수 실습하기

sigmoid 활성화 함수 정리하기

relu 활성화 함수 정리하기

sigmoid 활성화 함수 적용해 보기

ReLU 활성화 함수 적용해 보기

03 출력층에 softmax 함수 적용해 보기

softmax와 cross entropy

softmax 함수 구현해 보기

cross entropy 오차 구현해 보기

softmax 활성화 함수 정리하기

ReLU와 softmax

 

03 가중치 초기화하기

ReLU-sigmoid-mse 신경망

ReLU-softmax-cee 신경망

ReLU와 He 초기화

sigmoid, softmax와 Lecun 초기화

He와 Lecun 초기화해 보기

가중치 초기화 함수 정리하기

He와 Lecun 가중치 초기화하기

 

04 Eigen 행렬 DNN 활용하기

01 mydnn 라이브러리 만들기

02 7 세그먼트 입력 2 진수 출력 인공 신경망

03 7 세그먼트 입력 2 진수 출력 인공 신경망 2

04 입력 데이터 임의로 섞기

05 은닉층 추가하기

06 입력층과 목표층 바꿔보기

 

Chapter 04 PID 함수로 드론 날리기

 

01 LED 켜고 끄기

01 LED 켜고 끄기 확인하기

02 LED 켜고 끄기 간격 줄여보기

03 LED 켜고 끄기를 밝기로 느껴보기

04 LED 어둡게 하기

05 LED 밝게 하기

06 LED 밝기 조절해 보기

0.01초 간격으로 LED 밝기 11 단계　조절해보기

0.1초 간격으로 LED 밝기 11 단계　조절해보기

07 모터 회전 정지 반복해 보기

모터 회전 정지 간격 줄여보기

반복적인 모터 회전 정지를 일정한 회전으로 느껴보기

 

02 모터 속도 조절하기 : ledcWrite

01 ledcWrite 함수로 모터 회전 정지 반복해 보기

모터 회전 정지 간격 줄여보기

반복적인 모터 회전 정지를 일정한 회전으로 느껴보기

모터 회전 부드럽게 만들기

02 모터 멜로디 조절해 보기

 

03 드론 모터의 이해와 테스트

01 드론 모터의 구조 이해

일반 DC 모터의 구조

BLDC 모터의 구조

CLDC 모터의 구조

02 드론 모터 회로 살펴보기

03 모터 제어 프로그램 작성하기

모터 돌려보기

 

04 사용자 입력 받기

01 사용자 입력 받기

02 모터 속도 조절해 보기

 

05 MPU6050 균형계 살펴보기

01 Roll, Pitch, Yaw 이해하기

02 가속도 센서 축의 이해

03 자이로 센서 축의 이해

04 ESP32 아두이노 드론과 가속도 자이로 센서

05 MPU6050 레지스터 살펴보기

06 가속도 자이로 센서 값 읽어보기

07 가속도 자이로 센서 값 해석하기

가속도 센서 값 해석하기

자이로 센서 값 해석하기

 

06 PID 함수로 자율 비행하기

01 ESP32 SOC 살펴보기

02 아두이노 스케치 수행 CPU 코어 확인하기

03 CPU 코어 0에서 동작하는 태스크 생성하기

04 자율 비행 수행하기

 

Chapter 05 DNN으로 드론 날리기

 

01 DNN 라이브러리와 텐서플로우 비교하기

01 DNN 라이브러리로 2차 함수 학습해 보기

2차 함수 그리기

실제 데이터 생성하기

훈련, 실험 데이터 분리하기

인공 신경망 구성하고 학습시키기

02 구글 코랩 개발 환경 구성하기

03 텐서플로우로 딥러닝 학습해 보기

04 텐서플로우로 2차 함수 학습해 보기

2차 함수 그리기

실제 데이터 생성하기

훈련, 실험 데이터 분리하기

인공 신경망 구성하고 학습시키기

2 DNN 드론 프로젝트

01 PID 데이터 수집하기

02 텐서플로우로 PID 학습시키기

수집된 PID 데이터 확인하기

훈련, 실험 데이터 분리하기

PID 학습시키고 모델 내보내기

NumPy DPidNN으로 예측해 보기

학습된 가중치와 편향 내보내기

03 DPidNN으로 드론 날리기

아두이노 DPidNN으로 예측해 보기

드론에 DPidNN 적용하기

 

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