로봇 공학은 미래에 있어서 매우 흥미로우면서 중요한 방향입니다. 신선한 식품이 드론으로 배달되고 쓰레기통이 자동으로 비워지며 스마트 인프라가 쓰레기를 제거합니다. 로봇은 우리를 돕는 청소, 정리, 창문 닦기 등 다양한 물리적 작업을 수행할 수 있습니다. 미래에는 우리를 지원하는 인공지능 보조가 있을 것이며, 우리의 가디언 엔젤 역할을 하여 삶을 최대한 활용하고 최적화하도록 조언을 제공할 것입니다. 미래는 세 가지 관련 분야에 기반한 결과입니다. 첫째, 우리는 로봇을 가지고 있습니다. 두 번째, 우리는 인공지능을 가지고 있습니다. 세 번째, 우리는 기계 학습을 가지고 있습니다. 기계 학습은 데이터를 학습하고 예측하는 것에 관한 것입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 이러한 기술은 자율주행 차량, 이미지 인식, 인간의 움직임 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 기계 학습은 로봇의 인식 시스템을 구축하는 데에 매우 강력한 도구입니다. 딥 러닝 모델을 사용하여 이미지 분할, 객체 인식 등을 수행할 수 있습니다. 하지만 기계 학습은 불확실성을 가지고 있기 때문에 안전에 중점을 두고 배포해야 합니다. 기계 학습을 자율주행 차량 등 안전에 중요한 응용 분야에 적용할 때는 모델의 불확실성과 문맥을 고려해야 합니다. 로봇이 운전하는 자율주행 차량으로 변환하는 방법을 제시하며, 센서와 소프트웨어 모듈을 포함한 자율주행 차량을 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 물류, 환경 모니터링, 바다 동물 연구 등 다양한 분야에 기계 학습을 적용하는 예시를 소개합니다. 이러한 연구를 통해 우리는 지능의 본질을 이해하고 자연 현상을 연구하는 데에 기계 학습을 활용할 수 있습니다. 마지막으로, 의복과 로봇이 결합되어 의복이 우리를 모니터링하고 프로그래밍 가능한 기능을 갖출 수 있는 미래에 대해 설명하며, 학생들의 발전에 기대하고 협업을 기다리는 메시지를 전달합니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=WHvWSYKGMDQ
원문 제목 : MIT 6.S191: The Future of Robot Learning
