대학 지원 연구 근거 · 이해와 독립적 기여 · 서울 강남·온라인
프로젝트 과정학생이 만든 결과물과 기록이 남는 과정입니다.
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기
고등 9-12학년: Unity 적 캐릭터의 경로 탐색, 학습 AI의 보상 설계, 에이전트 실패의...
이 과정의 출처표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트나 자료를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며 해당 기관의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.
- MIT수업에서 쓰는 도구
- 상담과 레벨 확인 무료
- 압구정 교실 또는 온라인
- 개별 수업 또는 소규모 그룹
- 학원 등록번호 11882호
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정이 고등 9-12학년 학생에게 맞나요?
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다. Unity 적 캐릭터의 경로 탐색, 학습 AI의 보상 설계에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다. 수업 결과물은 버전을 고정한 Unity 저장소와 실행 빌드, TensorBoard 학습 기록과 조건별 실패 지도, 평가 보고서와 출시 권고입니다.
MIT Scratch로 수업합니다. MIT에서 만든 도구입니다.
Unity에서 C#으로 물리와 점수 UI가 작동하는 게임을 만들고 NavMesh 경로와 상태 기계(FSM)로 순찰·추적·공격·복구하는 적을 더한 뒤 엔진과 패키지 버전을 고정합니다.
ML-Agents 에이전트는 관찰·행동·보상을 직접 설계해 고정 시드로 세 번 이상 학습시키고 행동을 반복해 점수만 얻는 지름길(보상 해킹)을 일부러 찾아 고칩니다.
처음 보는 장면에서 규칙형 적과 성공률을 비교한 뒤 AI 도구가 제안한 코드·에셋의 출처와 권리까지 점검해 출시할지 보류할지 근거를 들어 권고합니다.
그다음 새 질문을 세우거나 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 출처 연구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
Google 로그인이 필요하며 기존 계정 권한에 따라 접근할 수 있습니다.
아이가 AI 수업을 흥미롭게 잘 들었습니다. 덕분에 알찬 방학을 보낸 것 같아요. 세심하게 지도해 주셔서 감사합니다.
- 대상 연령
- 고등 9-12학년
- 관심 과목
- AI·데이터, 예술·미디어·디자인같은 과목 보기
- 과정 유형
- 정규·프로젝트 과정
- 수업 방식
- 온라인 또는 압구정 오프라인 · 개별 또는 소규모 그룹
- 수업 언어
- 한국어 기본, 영어 자료 지원
- 교육과정 상태
- 수업 준비 완료모든 학습 항목에 근거, 풀이 예시, 실습과 튜터 진행 안내가 있어 CIT 수업 준비 기준을 충족합니다.
공개 연구를 읽고 학생 고유의 프로젝트로
학생은 주제에 맞는 공개 자료를 읽고 아이디어를 재현한 뒤 자기 질문, 기능이나 실험을 더합니다. 이 과정이 읽는 자료를 만든 곳은 MIT입니다.
대학명은 자료의 출처일 뿐 소속이나 후원을 뜻하지 않습니다.
- MIT수업에서 쓰는 도구
아이에게 어떻게 설명하면 좋을까요?
Unity 적 캐릭터의 경로 탐색, 학습 AI의 보상 설계 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
어떤 관심을 보이는 학생에게 맞나요?
- Unity 적 캐릭터의 경로 탐색
- 학습 AI의 보상 설계
- 에이전트 실패의 재현과 분석
학생은 무엇을 완성하나요?버전을 고정한 Unity 저장소와 실행 빌드, TensorBoard 학습 기록과 조건별 실패 지도, 평가 보고서와 출시 권고
우리 아이에게 맞을까요?
AI 시스템을 이해하고 만들고 확인하거나 책임 있게 활용하려는 학생에게 잘 맞습니다.
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다.
처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다.
출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
무엇을 배우나요?
- ML-Agents의 관찰 벡터·행동·에피소드 종료를 설계하고 학습 전에 사람이 정한 행동(heuristic)으로 값의 범위를 검산합니다.
- 보상을 최소한으로 설계하고 목표를 우회해 점수만 얻는 보상 해킹 사례를 일부러 찾아 고칩니다.
- 같은 장면·시드·시간 예산에서 규칙형 적과 학습된 정책을 세 번 이상 실행해 평균과 분산으로 비교합니다.
- AI 도구가 제안한 코드·이미지·음악의 출처를 기록하고 학생이 설명하지 못하는 변경은 병합하지 않습니다.
- MIT수업에서 쓰는 도구
수업은 어떤 순서로 진행되나요?
- 1Unity 게임 기준선
라이선스가 분명한 도형 에셋으로 기준 장면을 만들고 Rigidbody·Collider 물리와 점수 UI, NavMesh 적을 넣습니다.
- 2게임 AI와 텔레메트리
에피소드·시드·보상 기록 형식을 정하고 ML-Agents 관찰·행동을 검산한 뒤 보상을 악용하는 경로를 시험합니다.
- 3ML-Agents 실험
고정 시드로 세 번 이상 학습한 정책을 처음 보는 배치와 속도·마찰·조명을 바꾼 장면에서 규칙형 적과 비교합니다.
- 4검증 가능한 에이전트 게임
AI 기여와 에셋 권리를 점검하고 끄기 옵션을 넣은 빌드에 일부러 고장을 일으켜 시험한 뒤 출시 여부를 권고합니다.
의미 있는 근거는 무엇인가요?
버전을 고정한 Unity 저장소와 실행 빌드, TensorBoard 학습 기록과 조건별 실패 지도, 평가 보고서와 출시 권고.
입학사정관이 이 작업에서 확인할 수 있어야 할 것
MIT Scratch로 수업합니다. MIT에서 만든 도구입니다. 학생은 그 도구로 기능·모형·화면을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 쓴 도구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
여기 적힌 이름은 이 과정이 출발점으로 삼은 공개 프로젝트를 누가 만들었는지 알려 줍니다. 입학사정관이 보는 근거는 학생이 이해한 내용과 직접 한 일입니다.
어떤 자료를 검토했나요?
카탈로그 검토일: 2026-09-30
- MIT수업에서 쓰는 도구
학부모가 검색하고 상담 전에 묻는 질문
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정이 고등 9-12학년 학생에게 맞나요?
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다.
Unity 적 캐릭터의 경로 탐색, 학습 AI의 보상 설계에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다.
수업 결과물은 버전을 고정한 Unity 저장소와 실행 빌드, TensorBoard 학습 기록과 조건별 실패 지도, 평가 보고서와 출시 권고입니다.
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정은 온라인·압구정 오프라인 및 개별·소규모 그룹 수업이 가능한가요?
네. 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업과 소규모 그룹 수업을 운영합니다. 준비도 상담에서 과정별 가능한 방식과 시작점을 확인합니다.
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정을 시작하려면 미리 배운 내용이나 코딩 경험이 필요한가요?
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다. 처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다. 출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기에서 아이는 무엇을 만들거나 연습하나요?
핵심 결과물은 버전을 고정한 Unity 저장소와 실행 빌드, TensorBoard 학습 기록과 조건별 실패 지도, 평가 보고서와 출시 권고입니다.
선택한 이유, 시험한 결과, 받은 의견, 한계도 연령에 맞는 말로 함께 기록합니다.
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기에서 대학 연구를 이해한 과정을 지원서에 어떻게 설명하나요?
MIT Scratch로 수업합니다. MIT에서 만든 도구입니다. 학생은 그 도구로 기능·모형·화면을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 쓴 도구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 수업 횟수와 수강료는 어떻게 확인하나요?
학생의 현재 준비도, 목표, 수업 장소, 수업 인원과 운영 가능 시간을 확인한 뒤 과정 계획을 제안합니다. 상담과 레벨 확인은 무료이며 등록 전에 수강료를 안내합니다.
언제 시작하는 것이 좋을까요?
정해진 개강 월은 없습니다. 학생의 학기 일정과 현재 준비도, 가능한 시간을 확인한 뒤 어느 지점부터 시작할지 알려 드립니다.
초기의 단순한 아이디어를 'AI 토론 도구'라는 방향까지 확장해 주신 점이 정말 좋았습니다. 아이가 원래 토론과 사회 이슈에 관심이 많은데, 그 관심사와 프로젝트가 자연스럽게 연결되니 완성도와 차별성이 훨씬 커질 것 같습니다.
준비도를 확인한 뒤 과정을 선택하세요
CIT가 연령, 관심 과목, 현재 준비도에 따라 가까운 과정과 비교해 드립니다.