Autonomous Vehicle Safety and Risk Assessment - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych inżynierów robotyki i badaczy AI, którzy chcą wdrożyć wyrafinowane algorytmy planowania ścieżki w celu poprawy wydajności pojazdów autonomicznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy zaawansowanych algorytmów planowania ścieżki.
• Wdrożyć algorytmy takie jak RRT*, A* i D* do nawigacji w czasie rzeczywistym.
• Zoptymalizować planowanie ścieżki pod kątem unikania przeszkód i dynamicznych środowisk.
• Zintegrować algorytmy planowania ścieżki z danymi z czujników w celu zwiększenia dokładności.
• Ocenić wydajność różnych algorytmów w praktycznych scenariuszach.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych specjalistów ds. danych, ekspertów AI i programistów AI w branży motoryzacyjnej, którzy chcą tworzyć, trenować i optymalizować modele AI do zastosowań w autonomicznych pojazdach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy AI i głębokiego uczenia się w kontekście pojazdów autonomicznych.
• Implementować techniki widzenia komputerowego w celu wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym i podążania za pasami ruchu.
• Wykorzystywać uczenie przez wzmocnienie do podejmowania decyzji w systemach autonomicznej jazdy.
• Integrować techniki fuzji sensorów w celu lepszej percepcji i nawigacji.
• Budować modele głębokiego uczenia się w celu przewidywania i analizy scenariuszy jazdy.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do programistów AI i inżynierów wizji komputerowej na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą tworzyć solidne systemy wizyjne do zastosowań w autonomicznych pojazdach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje wizji komputerowej w pojazdach autonomicznych.
• Zaimplementować algorytmy do wykrywania obiektów, wykrywania pasów ruchu i segmentacji semantycznej.
• Zintegrować systemy wizyjne z innymi podsystemami pojazdów autonomicznych.
• Zastosować techniki głębokiego uczenia się do zaawansowanych zadań percepcji.
• Oceniać wydajność modeli wizji komputerowej w scenariuszach rzeczywistych.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą zgłębić dylematy etyczne i ramy prawne dotyczące pojazdów autonomicznych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć implikacje etyczne podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję w pojazdach autonomicznych.
• Analizować globalne ramy prawne i politykę regulującą samochody bez kierowcy.
• Zbadać odpowiedzialność i rozliczalność w przypadku wypadków pojazdów autonomicznych.
• Ocenić równowagę między innowacjami a bezpieczeństwem publicznym w prawach dotyczących autonomicznej jazdy.
• 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 prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych specjalistów ds. fuzji sensorów i inżynierów AI, którzy chcą opracowywać algorytmy fuzji danych z wielu sensorów i optymalizować nawigację w czasie rzeczywistym w systemach autonomicznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy i wyzwania związane z fuzją danych z wielu sensorów.
• Implementować algorytmy fuzji sensorów do nawigacji autonomicznej w czasie rzeczywistym.
• Integrować dane z LiDAR, kamer i RADAR w celu poprawy percepcji.
• Analizować i oceniać wydajność systemu fuzji w różnych warunkach.
• Opracowywać praktyczne rozwiązania w zakresie redukcji szumów sensorów 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.