피지컬 AI, 지금 당장 시작할 수 있어요
테슬라 자율주행, 보스턴다이나믹스 로봇 — 원리는 똑같아요.
수천만 원짜리 로봇 없이도, 스마트폰 하나로
완전한 AI 프로젝트 사이클을 직접 경험할 수 있어요.
📈
10년 안에 16배 성장하는 시장
Physical AI 시장 2025년 50억 달러 → 2035년 828억 달러.
연평균 32.8% 성장 (Acumen Research, 2026).
지금 배우면 10년 앞서가요.
🤖
원리는 휴머노이드와 동일
데이터 수집 → 모델 훈련 → 실제 배포.
테슬라·보스턴다이나믹스와 완전히 같은 사이클.
스케일만 달라요.
💡
실패해도 괜찮은 환경
로봇은 수천만 원, 고장나면 수업이 멈춰요.
BrainAI Car는 벽에 부딪혀도 다시 시작하면 돼요.
겁 없이 실험할 수 있어요.
* 시장 데이터: Acumen Research and Consulting (2026)
자동차만 받으면, AI 자율주행을 직접 완주합니다.
가이드 소피아와 함께 전체를 먼저 보고 → 한 단계씩.
아래가 전체 여정이에요. 노드를 눌러 해당 단계로 들어가세요.
코스 1 · 도로 인식MobileNetV3 전이학습
차선을 보고 스스로 달리는 자율주행 AI
도로 주행 영상에서 조향각을 자동 라벨링해 10,000장+ 데이터를 빠르게 쌓아요. MobileNetV3Large 전이학습으로 회귀 모델을 훈련 — 이미지를 넣으면 핸들 각도가 나옵니다.
조향각 회귀(Regression)자동 라벨링 10,000장+OpenVINO 최적화Step 1~7
전체 여정 · 준비 → 데이터 → 모델 → 배포크게 보기 →
준비
자동차 셋업 & 드라이빙
↓→
데이터
모으고 다듬기
↓→
모델
학습·최적화
↓→
🚀 시작하기 — 자동차 셋업 & 작동 확인
준비 단계 + Step 1~7 전체 공개 · Windows + Jupyter Lab 기준
다음 단계
코스 2 · 교통신호 인식YOLOv11 전이학습코스 1 완료 후
표지판을 보고 반응하는 객체 인식 AI
교통 표지판을 직접 박스로 라벨링해 ~1,000장으로 YOLOv11을 훈련해요. 전이학습 덕분에 적은 데이터로도 충분합니다. 좌회전·정지·직진·우회전·스쿨존 5종을 실시간 감지.
객체 감지(Object Detection)직접 라벨링 ~1,000장자체 HTML 라벨링 툴Step 1~7
코스 1 vs 코스 2 — 같은 원리, 다른 문제
두 코스 모두 전이학습(Transfer Learning)을 씁니다. 코스 1은 회귀(각도 하나), 코스 2는 객체 감지(위치+종류). 원리를 이해하면 어떤 AI 프로젝트도 응용할 수 있어요.
두 코스 모두 전이학습(Transfer Learning)을 씁니다. 코스 1은 회귀(각도 하나), 코스 2는 객체 감지(위치+종류). 원리를 이해하면 어떤 AI 프로젝트도 응용할 수 있어요.
전체 여정 · 준비 → 데이터 → 모델 → 배포크게 보기 →
준비
코스 1 이어받기 & 설치
↓→
데이터
모으고 라벨링
↓→
↓→
배포
표지판 인식 주행
🚦 시작하기 — Setup Check
코스 1 완료 후 시작 · Step 1~7 전체 공개 · Windows + Jupyter Lab 기준