Zaawansowane algorytmy planowania ścieżek dla pojazdów autonomicznych - Plan Szkolenia

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) skierowane jest do zaawansowanych naukowców ds. danych, specjalistów AI oraz deweloperów zajmujących się AI w motoryzacji, którzy chcą budować, trenować i optymalizować modele AI dla zastosowań w jazdach autonomicznych.

Na koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• zrozumieć podstawy AI i uczenia głębokiego w kontekście pojazdów autonomicznych,
• wdrożyć techniki widzenia komputerowego do wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym i podążania za pasem ruchu,
• wykorzystać uczenie z wzmocnieniem do podejmowania decyzji w systemach autonomicznych,
• zintegrować techniki łączenia danych z czujników (sensor fusion) dla lepszej percepcji i nawigacji,
• zbudować modele uczenia głębokiego do przewidywania i analizy scenariuszy jazdy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych inżynierów bezpieczeństwa oraz profesjonalistów z branży motoryzacyjnej, którzy chcą rozwijać kompleksowe strategie bezpieczeństwa dla pojazdów autonomicznych, obejmujące analizę zagrożeń, ocenę bezpieczeństwa funkcjonalnego oraz zgodność z międzynarodowymi standardami.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Identyfikować i oceniać ryzyka związane z systemami jazdy autonomicznej.
• Przeprowadzać analizę zagrożeń i ocenę ryzyka zgodnie z standardami branżowymi.
• WdrażaĆ metody walidacji i weryfikacji bezpieczeństwa dla systemów AV.
• Stosować standardy bezpieczeństwa funkcjonalnego, takie jak ISO 26262 i SOTIF.
• Opracowywać strategie minimalizacji ryzyka w kontekście wyzwań związanych z bezpieczeństwem pojazdów autonomicznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów AI na poziomie średniozaawansowanym oraz inżynierów przetwarzania obrazu, którzy chcą budować solidne systemy wizyjne dla aplikacji związanych z autonomiczną jazdą.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania obrazu w pojazdach autonomicznych.
• Implementować algorytmy do wykrywania obiektów, pasów ruchu i segmentacji semantycznej.
• Integrować systemy wizyjne z innymi podsystemami pojazdów autonomicznych.
• Stosować techniki uczenia głębokiego do zaawansowanych zadań percepcji.
• Oceniać wydajność modeli przetwarzania obrazu w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów, którzy chcą zgłębić dylematy etyczne i ramy prawne dotyczące pojazdów autonomicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć implikacje etyczne związane z podejmowaniem decyzji przez sztuczną inteligencję w pojazdach autonomicznych.
• Przeanalizować globalne ramy prawne i polityki regulujące samochody autonomiczne.
• Zbadać kwestię odpowiedzialności i rozliczalności w przypadku wypadków z udziałem pojazdów autonomicznych.
• Ocenić równowagę między innowacją a bezpieczeństwem publicznym w przepisach dotyczących jazdy autonomicznej.
• Omówić rzeczywiste studia przypadków dotyczące dylematów etycznych i sporów prawnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących profesjonalistów i entuzjastów, którzy chcą zrozumieć podstawowe koncepcje, technologie i zastosowania pojazdów autonomicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć kluczowe komponenty i zasady działania pojazdów autonomicznych.
• Poznać rolę sztucznej inteligencji, czujników i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w systemach samochodowych.
• Przeanalizować różne poziomy autonomii pojazdów i ich zastosowania w rzeczywistym świecie.
• Zbadać aspekty etyczne, prawne i regulacyjne związane z mobilnością autonomiczną.
• Zyskać praktyczne doświadczenie w symulacjach pojazdów autonomicznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów od fuzji czujników i inżynierów AI, którzy chcą rozwijać algorytmy fuzji wielu czujników i optymalizować nawigację w czasie rzeczywistym w systemach autonomicznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy i wyzwania związane z fuzją danych z wielu czujników.
• Zaimplementować algorytmy fuzji czujników dla autonomicznej nawigacji w czasie rzeczywistym.
• Zintegrować dane z LiDAR, kamer i RADAR w celu poprawy percepcji.
• Analizować i oceniać wydajność systemu fuzji w różnych warunkach.
• Opracować praktyczne rozwiązania do redukcji szumów czujników i wyrównywania danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów na poziomie średnio zaawansowanym, profesjonalistów z branży motoryzacyjnej oraz specjalistów IoT, którzy chcą zrozumieć rolę czujników w samochodach autonomicznych, obejmując LiDAR, radar, kamery oraz techniki fuzji czujników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć różne typy czujników stosowanych w pojazdach autonomicznych.
• Analizować dane z czujników w celu percepcji i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
• Wdrażać techniki fuzji czujników w celu poprawy dokładności i bezpieczeństwa pojazdu.
• Optymalizować rozmieszczenie i kalibrację czujników w celu poprawy wydajności jazdy autonomicznej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów sieciowych i deweloperów IoT w branży motoryzacyjnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć technologie komunikacji V2X dla pojazdów autonomicznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje komunikacji V2X.
• Analizować modele komunikacji V2V, V2I, V2P i V2N.
• Wdrażać protokoły V2X, takie jak DSRC i C-V2X.
• Tworzyć symulacje dla środowisk połączonych pojazdów.
• Rozwiązywać problemy związane z cyberbezpieczeństwem i prywatnością w sieciach V2X.