Cursuri de pregatire Autonomous Vehicle Safety and Risk Assessment

Această sesiune de training live, condusă de un instructor (online sau la sediul clientului), este destinată inginerilor roboți și cercetătorilor în inteligență artificială de nivel avansat care doresc să implementeze algoritmi sofisticați de planificare a traiectoriei pentru a îmbunătăți performanța vehiculelor autonome.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă bazele teoretice ale algoritmilor avansați de planificare a traiectoriei.
• Implementeze algoritmi precum RRT*, A* și D* pentru navigare în timp real.
• Optimizeze planificarea traiectoriei pentru evitarea obstacolelor și a mediilor dinamice.
• Integreze algoritmii de planificare a traiectoriei cu datele senzorilor pentru o acuratețe sporită.
• Evalueze performanța diferiților algoritmi în scenarii practice.

Această sesiune de training, condusă de un instructor, live (online sau la sediul clientului) este destinată oamenilor de știință de date de nivel avansat, specialiștilor în inteligență artificială și dezvoltatorilor AI auto care doresc să construiască, să antreneze și să optimizeze modele AI pentru aplicații de conducere autonomă.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele inteligenței artificiale și ale învățării profunde în contextul vehiculelor autonome.
• Implementeze tehnici de viziune computerizată pentru detectarea obiectelor în timp real și urmărirea benzilor de circulație.
• Utilizeze învățarea prin întărire pentru luarea deciziilor în sistemele de conducere autonomă.
• Integreze tehnici de fuziune a senzorilor pentru o percepție și navigare mai bună.
• Construiască modele de învățare profundă pentru a prezice și analiza scenariile de conducere.

Această sesiune de training, condusă de un instructor și disponibilă România (online sau la sediul clientului), este destinată dezvoltatorilor AI de nivel intermediar și inginerilor de viziune artificială care doresc să construiască sisteme de viziune robuste pentru aplicații de conducere autonomă.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale viziunii artificiale în vehiculele autonome.
• Implementeze algoritmi pentru detectarea obiectelor, detectarea benzilor de circulație și segmentarea semantică.
• Integreze sistemele de viziune cu alte subsisteme ale vehiculului autonom.
• Aplice tehnici de învățare profundă pentru sarcini avansate de percepție.
• Evalueze performanța modelelor de viziune artificială în scenarii din lumea reală.

Această sesiune de training, condusă de un instructor și disponibilă România (online sau la sediul cursului), este destinată profesioniștilor de nivel începător care doresc să exploreze dilemele etice și cadrele legale care înconjoară vehiculele autonome.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă implicațiile etice ale luării deciziilor bazate pe inteligența artificială în vehiculele autonome.
• Analizeze cadrele legale și politicile globale care reglementează mașinile autoconducătoare.
• Examineze răspunderea și responsabilitatea în cazul accidentelor provocate de vehicule autonome.
• Evalueze echilibrul dintre inovație și siguranța publică în legile privind conducerea autonomă.
• Discute despre studii de caz reale care implică dileme etice și dispute legale.

Această sesiune de training, condusă de un instructor, realizată România (online sau la sediul cursului), este destinată profesioniștilor și entuziaștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptele fundamentale, tehnologiile și aplicațiile vehiculelor autonome.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă componentele cheie și principiile de funcționare ale vehiculelor autonome.
• Exploreze rolul inteligenței artificiale, al senzorilor și al procesării datelor în timp real în sistemele de conducere autonomă.
• Analizeze diferite niveluri de autonomie a vehiculelor și aplicațiile lor în lumea reală.
• Examine aspectele etice, legale și de reglementare ale mobilității autonome.
• Obțină experiență practică cu simulările de vehicule autonome.

Această sesiune de training live, condusă de un instructor, în România (online sau la sediul cursului) este destinată specialiștilor avansați în fuziunea senzorilor și inginerilor AI care doresc să dezvolte algoritmi de fuziune multi-senzor și să optimizeze navigarea în timp real în sistemele autonome.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele și provocările fuziunii datelor multi-senzor.
• Implementeze algoritmi de fuziune a senzorilor pentru navigarea autonomă în timp real.
• Integreze date de la LiDAR, camere și RADAR pentru îmbunătățirea percepției.
• Analizeze și evalueze performanța sistemului de fuziune în diverse condiții.
• Dezvolte soluții practice pentru reducerea zgomotului senzorilor și alinierea datelor.

Această sesiune de training live, condusă de un instructor, în România (online sau la sediul clientului), este destinată inginerilor de nivel intermediar, profesioniștilor din industria auto și specialiștilor IoT care doresc să înțeleagă rolul senzorilor în mașinile autonome, acoperind LiDAR, radar, camere și tehnici de fuziune a senzorilor.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă diferitele tipuri de senzori utilizați în vehiculele autonome.
• Analizeze datele provenite de la senzori pentru percepția vehiculului în timp real și luarea deciziilor.
• Implementeze tehnici de fuziune a senzorilor pentru a îmbunătăți acuratețea și siguranța vehiculului.
• Optimizeze plasarea și calibrarea senzorilor pentru o performanță îmbunătățită a conducerii autonome.

Această instruire live, condusă de un instructor, în România (online sau la sediul cursantului) este destinată inginerilor de rețea de nivel intermediar și dezvoltatorilor IoT auto care doresc să înțeleagă și să implementeze tehnologiile de comunicare V2X pentru vehicule autonome.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale comunicării V2X.
• Analizeze modelele de comunicare V2V, V2I, V2P și V2N.
• Implementeze protocoale V2X precum DSRC și C-V2X.
• Dezvolte simulări pentru medii de vehicule conectate.
• Abordeze provocările legate de securitate cibernetică și confidențialitate în rețelele V2X.