Szkolenia Autonomous Vehicles (AVs) w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 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, na żywo w Toruń (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, 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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki i badaczy AI, którzy chcą wdrożyć zaawansowane algorytmy planowania trasy w celu poprawy wydajności pojazdów autonomicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, specjalistów AI oraz developerów AI w branży motoryzacyjnej, którzy chcą budować, trenować i optymalizować modele AI dla aplikacji związanych z autonomiczną jazdą.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy AI i uczenia głębokiego w kontekście pojazdów autonomicznych.
• Wdrożyć techniki przetwarzania obrazu do wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym i śledzenia pasa ruchu.
• Wykorzystać uczenie ze wzmocnieniem do podejmowania decyzji w systemach samochodów autonomicznych.
• Zintegrować techniki fuzji danych z czujników dla lepszej percepcji i nawigacji.
• Budować modele uczenia głębokiego do przewidywania i analizowania scenariuszy jazdy.