Szkolenia Autonomous Vehicles (AVs) w Toruń

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 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 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 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 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 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 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.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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.