VLA 입문 특강
구성 예시 · 2–3시간
VLA의 흐름과 핵심 개념을 이해하고 싶은 조직과 개인을 위한 세션입니다.
- 멀티모달 모델에서 VLA로의 확장
- 로보틱스·모빌리티 활용 사례
- 기술의 가능성과 현재의 한계
VISION · LANGUAGE · ACTION / EDUCATION
보는 AI에서,
행동하는 AI까지.
VLA를 함께 배웁니다.
VLA 교육을 통해 이해에서 실험까지 함께합니다.
Vision-Language-Action의 원리부터 데이터와 모델 실습, 시뮬레이션과 평가까지. 팀의 수준과 목표에 맞춰 이해하고 직접 실험하는 교육을 구성합니다.
FROM PERCEPTION TO ACTION
VLA.
01 VISION → 02 LANGUAGE → 03 ACTION
VLA EDUCATOR
VLA Training
Driver AgentVLA Training
멀티모달 이해행동 데이터모델 실습시뮬레이션평가와 검증
LEARNING PHILOSOPHY
논문의 개념을 이해하고,
실험으로 확인하는 교육.
VLA는 시각 정보와 언어 지시를 행동으로 연결하는 모델입니다. 모델이 무엇을 입력받고 어떤 행동을 출력하는지, 데이터와 평가가 왜 중요한지부터 차근차근 살펴봅니다.
개념 이해 → 실습 → 결과 분석의 흐름으로 교육을 설계합니다. 로보틱스·모빌리티 사례를 활용하고, 수강생이 설명할 수 있는 실험 결과와 다음 학습 과제를 남기는 것을 목표로 합니다.
TRAINING FORMATS
학습 목표에 맞춰,
깊이와 방식을 다르게.
아래 시간은 교육 구성 예시입니다. 수강 수준, 사용 가능한 장비와 실습 환경을 확인한 뒤 범위와 시간을 협의합니다.
코드로 배우는 워크숍
구성 예시 · 6–12시간
데이터와 모델 입출력을 직접 살펴보고, 작은 실험을 수행하는 실습 과정입니다.
- 공개 데이터와 실습 환경 준비
- 모델 추론과 행동 출력 해석
- 결과 비교와 실패 사례 분석
팀 단위 프로젝트
구성 예시 · 다회차 협의
팀의 관심 과제를 선정하고, 시뮬레이션 실험과 평가 계획으로 구체화합니다.
- 과제·데이터·환경 범위 정의
- 베이스라인 실험과 개선 탐색
- 실험 보고서와 후속 학습 계획
CURRICULUM
원리부터 실험까지,
연결해서 배우는 VLA.
교육 설계를 위한 기본안입니다. 필요한 모듈을 조합하고 Python·딥러닝 경험과 컴퓨팅 환경에 맞춰 난이도를 조정합니다.
FOUNDATIONS / 공통 입문
VLA 핵심 개념과 모델 구조
Vision, Language, Action이 연결되는 과정을 이해하고 VLM과 VLA의 차이를 살펴봅니다.
- 관측·지시·행동의 관계
- 학습과 추론의 기본 흐름
- 논문을 읽는 핵심 질문 정리
목표 산출물 · 모델 흐름도와 핵심 개념 노트
DATA / 데이터 이해
행동 데이터와 학습 파이프라인
시각 관측과 행동 데이터의 구조를 살펴보고, 데이터를 점검하는 기준을 익힙니다.
- 에피소드·관측·행동 구조 읽기
- 전처리와 데이터 품질 점검
- 학습·평가 데이터 분리
목표 산출물 · 데이터 탐색 노트와 점검표
HANDS-ON / 개발자 실습
모델 추론과 실험 설계
공개 모델을 활용해 입력을 구성하고 출력을 관찰합니다. 환경에 따라 추론 중심 또는 학습 실습으로 조정합니다.
- Python 실습 환경과 실행 흐름
- 입력 변화에 따른 행동 출력 비교
- 실험 조건과 결과 기록
목표 산출물 · 실행 가능한 실습 코드와 실험 노트
EVALUATION / 적용과 검증
시뮬레이션과 실패 사례 분석
로보틱스·모빌리티 과제를 기준으로 평가 지표를 설계하고, 동작의 한계를 분석합니다.
- 과제 성공 기준과 평가 시나리오
- 실패 유형과 일반화 한계
- 실물 적용 전 검증 계획
목표 산출물 · 평가 보고서와 후속 실험 계획
실습은 공개 자료와 시뮬레이션을 중심으로 구성합니다. GPU·장비·라이선스 등 필요한 환경은 교육 범위에 맞춰 사전 협의합니다.
HOW WE WORK
문의부터 교육까지,
함께 준비하는 네 단계.
1
목표와 수준 확인
교육 대상, 사전 지식, 관심 과제와 실습 환경을 확인합니다.
2
커리큘럼 협의
시간과 범위를 정하고 학습 목표에 맞는 실습을 구성합니다.
3
교육과 피드백
개념과 코드를 연결하고, 실험 결과를 함께 분석합니다.
4
다음 학습 설계
교육 내용을 정리하고 팀이 이어갈 실험 과제를 제안합니다.
YOUR INSTRUCTOR
Driver Agent
VLA 교육 전문 강사
Driver Agent
복잡한 개념을,
직접 확인할 수 있는 배움으로.
VLA를 배우고자 하는 팀과 개인을 위한 교육을 제안합니다. 기본 개념을 이해하는 특강부터 코드와 시뮬레이션을 활용하는 실습까지, 교육 목적에 맞춰 함께 설계합니다.
- 교육 주제
- Vision-Language-Action · 멀티모달 AI · 행동 데이터 · 모델 평가
- 교육 대상
- 기업 연구·개발팀, 교육기관, VLA를 학습하려는 개발자와 학습자
- 진행 방식
- 특강 · 실습 워크숍 · 팀 프로젝트 / 온라인·오프라인 협의
LET’S LEARN VLA
우리 팀에 맞는 VLA 교육,
함께 이야기해 보세요.
교육 목표와 대상, 희망 일정을 알려주세요.
수준과 실습 환경에 맞는 교육 구성을 협의합니다.
교육 문의 시 알려주세요
- 회사·기관명과 담당자 성함
- 교육 대상과 예상 인원
- 관심 주제와 현재 학습 수준
- 희망 일정과 온라인·오프라인 여부
- 사용 가능한 GPU·장비·실습 환경
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