Introduction to Autonomous Vehicles: Concepts and Applications Počítačový Kurz

Tento kurz vedený instruktorem, který probíhá naživo (online nebo přímo v místě konání), je určen pro pokročilé robotické inženýry a výzkumníky v oblasti umělé inteligence, kteří chtějí implementovat sofistikované algoritmy pro plánování cest a zlepšit výkon autonomních vozidel.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy pokročilých algoritmů pro plánování cest.
• Implementovat algoritmy, jako jsou RRT*, A* a D*, pro navigaci v reálném čase.
• Optimalizovat plánování cest pro vyhýbání se překážkám a dynamickým prostředím.
• Integrovať algoritmy pro plánování cest se senzorickými daty pro zvýšení přesnosti.
• Vyhodnotit výkon různých algoritmů v praktických scénářích.

Toto školení vedené instruktorem, ať už online nebo prezenčně, je zaměřeno na pokročilé datové vědce, specialisty na umělou inteligenci a vývojáře AI pro automobily, kteří chtějí vytvářet, trénovat a optimalizovat modely umělé inteligence pro aplikace autonomního řízení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy umělé inteligence a hlubokého učení v kontextu autonomních vozidel.
• Implementovat techniky počítačového vidění pro detekci objektů v reálném čase a udržování v jízdním pruhu.
• Využívat posilující učení pro rozhodování v systémech autonomního řízení.
• Integrovat techniky fúze senzorů pro lepší vnímání a navigaci.
• Vytvářet modely hlubokého učení pro předpovídání a analýzu jízdních scénářů.

Toto školení vedené instruktorem, ať už online nebo prezenčně, je určeno pro pokročilé bezpečnostní inženýry a odborníky na bezpečnost automobilů, kteří si přejí vyvinout komplexní bezpečnostní strategie pro autonomní vozidla, včetně analýzy nebezpečí, funkčních bezpečnostních posouzení a dodržování mezinárodních norem.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Identifikovat a posoudit bezpečnostní rizika spojená s autonomními řídicími systémy.
• Provádět analýzu nebezpečí a posouzení rizik s využitím průmyslových standardů.
• Implementovat metody validace a verifikace bezpečnosti pro systémy AV.
• Aplikovat funkční bezpečnostní normy, jako jsou ISO 26262 a SOTIF.
• Vyvinout strategie pro zmírnění rizik spojených s bezpečnostními problémy AV.

Toto školení vedené instruktorem, probíhající online nebo prezenčně, je určeno pro AI vývojáře a inženýry počítačového vidění střední úrovně, kteří chtějí vytvářet robustní systémy vidění pro aplikace autonomního řízení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty počítačového vidění v autonomních vozidlech.
• Implementovat algoritmy pro detekci objektů, detekci jízdních pruhů a sémantickou segmentaci.
• Integrovat systémy vidění s dalšími podsystémy autonomních vozidel.
• Aplikovat techniky hlubokého učení pro pokročilé úkoly vnímání.
• Vyhodnotit výkon modelů počítačového vidění v reálných scénářích.

Toto školení vedené instruktorem, ať už online nebo prezenčně, je určeno pro začínající profesionály, kteří se chtějí seznámit s etickými dilematy a právními rámci obklopujícími autonomní vozidla.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět etickým důsledkům rozhodování řízeného umělou inteligencí v autonomních vozidlech.
• Analyzovat globální právní rámce a politiky regulující samořídící automobily.
• Zkoumat odpovědnost a zodpovědnost v případě nehod autonomních vozidel.
• Posoudit rovnováhu mezi inovací a veřejnou bezpečností v zákonech týkajících se autonomního řízení.
• Diskutovat o reálných případových studiích zahrnujících etická dilemata a právní spory.

Toto školení vedené instruktorem, ať už online nebo prezenčně, je zaměřeno na pokročilé specialisty na fúzi senzorů a inženýry umělé inteligence, kteří chtějí vyvíjet algoritmy pro fúzi více senzorů a optimalizovat navigaci v reálném čase v autonomních systémech.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy a výzvy fúze dat z více senzorů.
• Implementovat algoritmy pro fúzi senzorů pro navigaci v reálném čase v autonomních systémech.
• Integrovat data z LiDAR, kamer a RADARu pro zlepšení vnímání okolí.
• Analyzovat a vyhodnocovat výkon fúzního systému za různých podmínek.
• Vyvíjet praktická řešení pro redukci šumu senzorů a zarovnání dat.

Tento živý, instruktorem vedený kurz (online nebo prezenčně) je určen pro inženýry střední úrovně, odborníky v automobilovém průmyslu a specialisty na IoT, kteří chtějí porozumět roli senzorů v autonomních vozidlech, včetně LiDAR, radaru, kamer a technik fúze senzorů.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět různým typům senzorů používaných v autonomních vozidlech.
• Analyzovat data ze senzorů pro vnímání vozidla v reálném čase a rozhodování.
• Implementovat techniky fúze senzorů pro zlepšení přesnosti a bezpečnosti vozidla.
• Optimalizovat umístění a kalibraci senzorů pro zvýšení výkonu autonomního řízení.

Toto školení vedené instruktorem, ať už online nebo prezenčně, je určeno pro síťové inženýry střední úrovně a vývojáře v oblasti automobilového IoT, kteří chtějí porozumět a implementovat technologie V2X komunikace pro autonomní vozidla.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základním konceptům V2X komunikace.
• Analyzovat komunikační modely V2V, V2I, V2P a V2N.
• Implementovat protokoly V2X, jako jsou DSRC a C-V2X.
• Vyvíjet simulace pro prostředí připojených vozidel.
• Řešit problémy kybernetické bezpečnosti a ochrany soukromí v sítích V2X.