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Physical AI 전문 교육 과정

Physical AI
로봇 교육의
새로운 기준

로봇 개발자로 성장하는 A to Z 과정을 경험하세요.

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스크롤하여 알아보기
53개
강의 챕터 구성
5,000+
이론 및 실습 누적 시간
100%
실물 로봇 실습
4.8 ★
수강생 만족도
에듀윙 로보틱스 소개

Physical AI 교육으로
미래를 준비합니다

에듀윙 로보틱스는 ROS2와 AI를 활용한 자율주행 로봇부터 산업용 로봇팔 그리고 최신 모방학습 기반의 로봇팔 제어, 차세대 휴머노이드까지 Physical AI 전 분야를 아우르는 로봇 교육 전문 기관입니다.

단순한 이론을 넘어 실물 하드웨어를 직접 제어하는 100% 실습 중심 교육으로 즉시 투입 가능한 현장 밀착형 역량의 로봇 개발자를 양성합니다.

01
실물 기반의 하드웨어 실습
시뮬레이션을 넘어 실제 로봇 하드웨어를 직접 제어합니다. 내가 작성한 코드가 실물 로봇을 움직이는 완벽한 실전 경험을 제공합니다.
02
시장 선도형 AI 제어 커리큘럼
Ubuntu/ROS2 기초 환경 구축부터 고도화된 AI 자율주행 그리고 최신 모방학습 비전 제어까지 시장이 원하는 핵심 기술만 단계별로 마스터합니다.
03
현장 직결형 개발자 로드맵
단순 지식 전달이 아닌 프로젝트 중심의 실무 교육입니다. 현업의 프로세스를 그대로 녹여내어 수료 후 즉시 실무에 투입 가능한 핵심 인재를 양성합니다.
현재 운영 중
자율주행 로봇
ROS2 · SLAM/Nav2 · AI Perception
준비 중
로봇팔 · 협동 로봇
Manipulation · Force Control · Teaching
미래 비전
휴머노이드
Loco-Manipulation · Whole-Body Control
전체 과정 안내

8개 전문 과정으로
완성되는 로봇 개발자

ROS2와 AI를 활용한 자율주행부터 협동 로봇 제어까지 단계별로 설계된 8개 전문 과정을 통해, 현장 밀착형 로봇 개발 역량을 완성합니다.

운영 중20 CH
ROS2 Autonomous Robot
Basic Course
ROS2 자율주행의 기초를 이해하고 시뮬레이션 환경에서 구현하는 과정
커리큘럼 보기 →
운영 중17 CH
ROS2 AI Autonomous Robot
Intermediate Course
실제 로봇에 카메라 및 센서를 탑재하고 OpenCV, YOLOv8 등 고도화된 AI 비전 시스템을 결합하여 자율주행을 구현하는 과정
커리큘럼 보기 →
운영 중5 CH
PostgreSQL &
Robot Data Management
로봇 상태 데이터와 이동 좌표를 체계적으로 관리하고 ROS2 연동 관제 백엔드 시스템을 빌드업하는 과정
커리큘럼 보기 →
운영 중11 CH
GitHub &
Robot SW Version Control
Git을 활용한 로봇 소프트웨어의 버전 관리, 협업 및 ROS2 프로젝트 코드 아카이빙 과정
커리큘럼 보기 →
준비 중— CH
Arduino & IoT
Hardware Interface
로봇 및 IoT 센서·모터 제어의 기초를 배우고 스마트 시스템 구현을 위한 하드웨어 인터페이스를 구축하는 과정
준비 중— CH
Flask
Web Control Dashboard
Flask 웹 서버를 구축하여 실시간 로봇 비전 스트리밍 및 웹 기반 원격 제어 인터페이스를 구현하는 과정
준비 중— CH
ESP32 &
microROS Interface
ESP32 마이크로컨트롤러에 microROS를 이식하여 하드웨어 단에서 ROS2 네트워크와 직접 통신하는 과정
준비 중— CH
FAIRINO
Cobot Manipulation
FAIRINO 협동 로봇의 Pick-and-Place 기초를 마스터하고 ROS2 및 AI 비전 센서 연동을 통해 공정 자동화를 구현하는 과정
자율주행

공간을 읽고
스스로 주행합니다

SLAM으로 실시간 환경 지도를 생성하고, Nav2가 장애물을 피해 목표 지점까지 최적 경로를 계획 · 주행합니다. 시뮬레이션이 아닌 실물 TurtleBot3로 직접 경험하는 완전 자율주행입니다.

  • LiDAR 기반 SLAM을 이용한 실시간 환경 맵 생성
  • Nav2 자율주행을 통한 장애물 회피 및 최적 경로 계획
  • Python 코드를 통한 Nav2 목표 좌표 제어
  • Gazebo 시뮬레이션 → 실물 TurtleBot3 환경 검증
커리큘럼 상세 보기
RViz2 · SLAM Toolbox · Nav2 LIVE GOAL Pose x: 1.24m, y: 0.87m, θ: 38° Map 400×200 cells · 0.05 m/cell · 87% explored Nav2 NAVIGATING · dist_to_goal: 1.83 m · ETA: ≈12 s
컴퓨터 비전

AI의 눈으로
세상을 인식하다

ArUco 마커 감지부터 YOLOv8 기반 실시간 객체 및 포즈 인식까지, 카메라 이미지 토픽을 수신하여 연동하는 전체 흐름을 실습합니다. 감지 결과가 로봇의 움직임을 직접 제어하는 핵심 실무를 완벽히 마스터합니다.

  • YOLOv8-Pose 스켈레톤 실시간 포즈 인식 구현
  • DICT_4X4_50 ArUco 마커 ID별 로봇 자동 제어
  • 커스텀 best.pt 실시간 추론 ROS2 노드 직접 구현
  • 영상 토픽 구독(SUB) 감지 결과 JSON 발행
/camera/image_raw/compressed SUB person 96% laptop 89% ArUco ID:3 Cam 640×480 · 30 FPS · sensor_msgs/msg/CompressedImage YOLO v8n · 3 objects · conf ≥ 0.50 · 12.4 ms/frame Topic /yolo/detections · std_msgs/msg/String · JSON
딥러닝 파이프라인

데이터 수집부터
실물 배포까지 마스터

CUDA·cuDNN·PyTorch 환경을 처음부터 직접 구축하고, 데이터 수집부터 YOLOv8 커스텀 학습 및 best.pt 파일을 TurtleBot3에 배포하는 딥러닝 전체 파이프라인을 완성합니다.

  • CUDA / cuDNN / PyTorch GPU 환경 직접 구축
  • Roboflow → YOLOv8 학습 → best.pt 실물 배포
  • Python venv ROS2 딥러닝 개발 환경 완전 분리
  • 강사 제공 best.pt 팀별 실물 배포 시나리오
train.py · YOLOv8n · epoch 47/100 GPU Epoch 47 / 100 47% 2.0 1.5 1.0 0.5 0 20 40 loss 0.44 0.32 train val METRICS mAP@0.5 0.847 mAP@0.5:0.95 0.623 Precision 0.891 Recall 0.823 GPU util 89% GPU NVIDIA RTX 4060 · CUDA 12.x · PyTorch 2.x Model YOLOv8n · 3.16M params · 225 layers Data Roboflow · 847 imgs · 12 classes
53
강의 챕터 구성
4팀
소그룹 실습 환경
100%
실물 로봇 실습
5,000+
이론 및 실습 누적 시간
전체 과정

8개 과정 · 53개 챕터의
체계적인 로드맵

각 과정별 전문 커리큘럼을 확인하세요.

CH 01
Installing Ubuntu
CH 02
Development Environment Setup
CH 03
Installing ROS2
CH 04
Communication - Topic
CH 05
Communication - Service
CH 06
Communication - Action
CH 07
ROS2 Environment Configuration (.bashrc)
CH 08
Workspace & Package Setup (colcon build)
CH 09
Python Subscriber
CH 10
Python Publisher
CH 11
Turtlesim Topic Publisher
CH 12
Turtlesim Service Client
CH 13
Turtlesim Action Client
CH 14
Custom Interface msg & srv
CH 15
Launch System
CH 16
Gazebo Simulation
CH 17
TurtleBot3 Teleoperation
CH 18
SLAM Mapping
CH 19
Navigation (Autonomous Driving)
CH 20
Navigation Parameter Tuning
Arduino & IoT Hardware Interface
로봇 및 IoT 센서·모터 제어의 기초를 배우고 스마트 시스템 구현을 위한 하드웨어 인터페이스를 구축하는 과정입니다.

현재 커리큘럼을 준비 중입니다.
Flask Web Control Dashboard
Flask 웹 서버를 구축하여 실시간 로봇 비전 스트리밍 및 웹 기반 원격 제어 인터페이스를 구현하는 과정입니다.

현재 커리큘럼을 준비 중입니다.
ESP32 & microROS Interface
ESP32 마이크로컨트롤러에 microROS를 이식하여 하드웨어 단에서 ROS2 네트워크와 직접 통신하는 과정입니다.

현재 커리큘럼을 준비 중입니다.
FAIRINO Cobot Manipulation
FAIRINO 협동 로봇의 Pick-and-Place 기초를 마스터하고 ROS2 및 AI 비전 센서 연동을 통해 공정 자동화를 구현하는 과정입니다.

현재 커리큘럼을 준비 중입니다.
강사진

직접 만든 커리큘럼
직접 가르칩니다

강주빈
강주빈
대표 · 교강사 · 커리큘럼 개발 총괄
삼성전자 연구원 출신의 기술력, 전국기능경기대회 심사위원의 안목으로 에듀윙 로보틱스의 모든 과정은 직접 설계되고 강의됩니다.
에듀윙 로보틱스 대표
전국기능경기대회 모바일 로보틱스 심사위원
서울시 기능경기대회 모바일 로보틱스 심사장
HPPK Senior
삼성전자 연구원
ROS2 SLAM Nav2 OpenCV YOLOv8 CUDA / PyTorch + More
수강생 후기

수강생이 직접 증명하는
교육의 가치

★★★★★

어렵게만 느껴졌던 ROS2 파이프라인과 AI 모델 제어를 실무 수준까지 끌어올릴 수 있었습니다. 강주빈 강사님 같은 훌륭한 멘토분을 만난 덕분에 이번 훈련과정이 제 인생의 소중한 터닝포인트가 되었습니다.

★★★★★

정답을 바로 알려주시기보다는 스스로 생각해볼 수 있도록 힌트를 주셨던 점이 가장 인상 깊었습니다. 강주빈 강사님 덕분에 힘든 과정 속에서도 배움의 즐거움을 느낄 수 있었고, 한 단계 성장한 제 자신을 발견할 수 있었습니다.

★★★★★

강주빈 강사님과 함께한 44일은 문제를 바라보는 관점과 개발자로서의 태도를 배운 시간이었습니다. 기술적인 성장뿐 아니라, 문제를 대하는 태도와 협업의 중요성까지 배울 수 있었던 의미 있는 시간이었습니다.

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에듀윙 로보틱스는 교육기관 및 기업 단체 위탁 교육만을 전문으로 진행합니다.
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