Úvod do autonomních vozidel: koncepty a aplikace Počítačový Kurz

Tento živý školicí program pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určen robotickým inženýrům a výzkumníkům umělé inteligence na pokročilé úrovni, kteří chtějí implementovat sofistikované algoritmy plánování dráhy pro zlepšení výkonu autonomních vozidel.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy pokročilých algoritmů plánování dráhy.
• Implementovat algoritmy jako RRT*, A* a D* pro reálnou navigaci.
• Optimalizovat plánování dráhy tak, aby zvládalo vyhýbání se překážkám i změny v prostředí.
• Integrovat algoritmy plánování dráhy s daty ze senzorů pro vyšší přesnost.
• Hodnotit výkon různých algoritmů v praktických situacích.

Toto živé školení vedené lektorem České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé datové vědce, specialisty na umělou inteligenci a vývojáře automobilové AI, kteří si přejí budovat, trénovat a optimalizovat modely umělé inteligence určené k použití v autonomních vozidlech.

Po ukončení kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy umělé inteligence a hlubokého učení v souvislosti s autonomními vozidly.
• Implementovat techniky počítačového vidění pro detekci objektů v reálném čase a sledování jízdních pruhů.
• Využít učení s posilováním k formování rozhodovacích procesů v systémech samořídících vozidel.
• Integrovat metody fúze senzorů za účelem zlepšení vnímání prostředí a navigace vozidla.
• Vytvářet modely hlubokého učení, které dokážou predikovat a analyzovat různé jízdní situace.

Toto školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé bezpečnostní inženýry a odborníky na automobilovou bezpečnost, kteří si přejí vypracovat komplexní bezpečnostní strategie pro autonomní vozidla – včetně analýzy nebezpečí, posuzování funkční bezpečnosti a dodržování mezinárodních standardů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat a vyhodnocovat bezpečnostní rizika spojená s systémy autonomního řízení.
• Provádět analýzu nebezpečí a hodnocení rizik podle průmyslových standardů.
• Implementovat metody validace a ověřování bezpečnosti u systémů autonomních vozidel.
• Aplikovat standardy funkční bezpečnosti, jako například ISO 26262 a SOTIF.
• Vypracovávat strategie na zmírňování rizik v oblasti bezpečnosti autonomních vozidel.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře umělé inteligence a inženýry počítačového vidění na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí budovat robustní vizuální systémy pro autonomní řízení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty počítačového vidění v autonomních vozidlech.
• Implementovat algoritmy pro detekci objektů, rozpoznávání jízdních pruhů a semantickou segmentaci.
• Integrovat vizuální systémy s dalšími subsystémy autonomních vozidel.
• Využívat metody hlubokého učení k řešení pokročilých úkolů v oblasti vnímání prostředí.
• Vyhodnocovat výkonnost modelů počítačového vidění v reálných podmínkách.

Tento kurz vedený instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečníky, kteří se chtějí seznámit s etickými dilematy a právními rámci týkajícími se autonomních vozidel.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit etické důsledky rozhodování řízeného umělou inteligencí v autonomních vozidlech.
• Analyzovat celosvětové právní předpisy a politiky upravující samořídicí automobily.
• Posoudit otázky odpovědnosti v případě nehod způsobených autonomními vozidly.
• Vyhodnotit rovnováhu mezi inovacemi a veřejnou bezpečností v právní regulaci autonomního řízení.
• Diskutovat o reálných případech obsahujících etické dilemy a právní spory.

Toto výcvikové školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé specialisty na fúzi senzorových dat a inženýry umělé inteligence, kteří chtějí vyvíjet algoritmy pro spojování dat z více senzorů a optimalizovat jejich využití při reálné autonomní navigaci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům a výzvám spojeným s fúzí dat z více senzorů.
• Implementovat algoritmy pro fúzi senzorových dat určené k reálné autonomní navigaci.
• Integrovat data z LiDARu, kamer a radaru za účelem lepšího vnímání prostředí.
• Analyzovat a vyhodnocovat výkonnost systémů pro fúzi dat za různých podmínek.
• Vytvořit praktická řešení pro redukci šumu v datech a jejich synchronizaci.

Toto školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určeno pro inženýry středně pokročilé úrovně, odborníky z automobilového průmyslu a specialisty na IoT, kteří se chtějí seznámit s rolí senzorů v samořídících vozidlech. Kryje problematiku LiDARu, radarů, kamer a metod kombinování senzorových dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Popsat jednotlivé typy senzorů používaných v autonomních vozidlech.
• Analyzovat data ze senzorů pro okamžité rozpoznávání prostředí a rozhodování vozidla.
• Aplikovat techniky kombinování senzorových dat za účelem zvýšení přesnosti a bezpečnosti vozidla.
• Optimalizovat umístění a kalibraci senzorů pro lepší výkon autonomního řízení.

Toto praktické školení pod vedením lektora České republice (online či na místě) je určeno pro síťové inženýry středně pokročilé úrovně a vývojáře automobilního IoT, kteří si chtějí osvojit a implementovat technologie V2X v kontextu autonomních vozidel.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy komunikace typu V2X.
• Analyzovat modely komunikace V2V, V2I, V2P a V2N.
• Implementovat protokoly V2X, jako je DSRC a C-V2X.
• Vytvářet simulace prostředí propojených vozidel.
• Řešit problémy související s kybernetickou bezpečností a ochranou soukromí v sítích V2X.