Zaawansowane Algorytmy Planowania Trasy dla Pojazdów Autonomicznych - Plan Szkolenia

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych data scientistów, specjalistów od AI oraz developerów AI w branży motoryzacyjnej, którzy chcą budować, trenować i optymalizować modele AI dla aplikacji autonomicznego prowadzenia pojazdów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy AI i uczenia głębokiego w kontekście autonomicznych pojazdów.
• Wdrażać techniki wizji komputerowej do wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym i śledzenia pasa ruchu.
• Wykorzystywać uczenie wzmacniane do podejmowania decyzji w systemach samodzielnego jazdy.
• Integrować techniki fuzji danych z czujników dla lepszej percepcji i nawigacji.
• Budować modele uczenia głębokiego do przewidywania i analizy scenariuszy jazdy.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych inżynierów ds. bezpieczeństwa oraz specjalistów ds. bezpieczeństwa samochodowego, którzy chcą opracować kompleksowe strategie bezpieczeństwa dla pojazdów autonomicznych, w tym analizę zagrożeń, ocenę bezpieczeństwa funkcjonalnego oraz zapewnienie zgodności z międzynarodowymi normami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Identyfikować i oceniać zagrożenia dla bezpieczeństwa związane z autonomią pojazdów.
• Przeprowadzać analizę zagrożeń i ocenę ryzyka zgodnie z obowiązującymi standardami branżowymi.
• Wdrażać metody walidacji i weryfikacji bezpieczeństwa systemów AV.
• Stosować standardy bezpieczeństwa funkcjonalnego, takie jak ISO 26262 i SOTIF.
• Opracowywać strategie łagodzenia ryzyka związanego z wyzwaniami w zakresie bezpieczeństwa AV.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest przeznaczone dla programistów AI i inżynierów komputerowego widzenia na poziomie średnim, którzy chcą budować niezawodne systemy wizyjne dla aplikacji autonomicznego jazdy.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje komputerowego widzenia w pojazdach autonomicznych.
• Wdrożyć algorytmy do wykrywania obiektów, wykrywania pasów i segmentacji semantycznej.
• Integrować systemy wizyjne z innymi podsystemami pojazdów autonomicznych.
• Zastosować techniki uczenia głębokiego do zaawansowanych zadań percepcji.
• Oceniać wydajność modeli komputerowego widzenia 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 prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów i entuzjastów na poziomie początkującym, którzy chcą zrozumieć podstawowe koncepcje, technologie i zastosowania pojazdów autonomicznych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć kluczowe komponenty i zasady działania pojazdów autonomicznych.
• Poznać rolę sztucznej inteligencji, sensorów i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w systemach samosterujących.
• Przeanalizować różne poziomy autonomii pojazdów i ich zastosowania w realnym świecie.
• Zbadać etyczne, prawne i regulacyjne aspekty autonomicznej mobilności.
• Zdobyć 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 prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do inżynierów średniego szczebla, specjalistów motoryzacyjnych i specjalistów IoT, którzy chcą zrozumieć rolę czujników w samochodach autonomicznych, obejmując LiDAR, radar, kamery i techniki fuzji sensorów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do inżynierów sieci średniego poziomu oraz programistów IoT motoryzacyjnych, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć technologie komunikacji V2X dla pojazdów autonomicznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

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