성장 및 기술 로드맵
기술연구 및 학습 여정
AI 로보틱스 전문가가 되기 위한 여정. 기초부터 2026년 최신 기술까지 넘나드는 자기주도 학습 로드맵입니다.
1단계: 프로그래밍 및 데이터 자동화
로봇 시스템 개발의 베이스가 되는 프로그래밍 사고력과 데이터 처리 능력을 배양합니다.
완료
Modern C++ (11/14/17/20), STL 최적화, boost.asio 기반 비동기 네트워크 프로그래밍
기술 문서화 진척도100%(19/19 기록)
C++STLBoost.AsioDesign PatternsArchitecture
Python 프로그래밍 심화
예정OOP, 비동기 프로그래밍 (asyncio), 고성능 연산 라이브러리 학습
기술 문서화 진척도0%(0/5 기록)
PythonOOPAsync
알고리즘 & 자료구조
예정로봇 경로 계획 및 실시간 데이터 처리를 위한 최적화
기술 문서화 진척도0%(0/8 기록)
AlgorithmsData Structures
AI 데이터 파이프라인
예정합성 데이터(Synthetic Data) 생성 및 관리 자동화
Data PipelineAIGC
2단계: 시각·언어 지능 (Vision-Language)
로봇의 '눈'에 해당하는 AI 비전 기술을 이론부터 최신 모델까지 학습합니다.
Foundation Models
예정VLM 및 VLA (Vision-Language-Action) 모델의 이해
VLMVLAPhysical AI
Vision AI 심화
예정YOLOv11+, SAM 2, Real-time 3D Reconstruction
YOLOComputer Vision
3단계: 로봇 아키텍처 & 월드 모델링
분산된 로봇 시스템을 안정적으로 통합하고 배포하는 역량을 확보합니다.
Sim2Real & World Models
예정Isaac Sim 기반 고정밀 디지털 트윈 및 가상 시운전
SimulationIsaac SimDigital Twin
4단계: 휴머노이드 & 에이전틱 AI
인지-판단-제어 프로세스를 통합하여 실제 문제를 해결하는 실무 과정입니다.
Agentic AI Task Planning
예정자연어 지시를 로봇 행동으로 분해 및 실행하는 에이전트 설계
Agentic AITask Planning
Humanoid Locomotion
예정강화학습 기반의 휴머노이드 보행 및 전신 제어
HumanoidLocomotionControl