Cursuri de pregatire Viziunea Artificială pentru Conducerea Autonomă

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de robotică de nivel avansat și cercetătorilor în IA care doresc să implementeze algoritmi sofisticați de planificare a traseelor pentru a îmbunătăți performanța vehiculelor autonome.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele teoretice ale algoritmilor avansați de planificare a traseelor.
• Să implementeze algoritmi precum RRT*, A* și D* pentru navigație în timp real.
• Să optimizeze planificarea traseelor pentru evitarea obstacolelor și medii dinamice.
• Să integreze algoritmi de planificare a traseelor cu date de senzori pentru o precizie sporită.
• Să evalueze performanța diverselor algoritmi în scenarii practice.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor avansați în știința datelor, specialiștilor în IA și dezvoltatorilor de IA auto care doresc să construiască, să antreneze și să optimizeze modele de IA pentru aplicații de conducere autonomă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale inteligenței artificiale și învățării profunde în contextul vehiculelor autonome.
• Implementa tehnici de vedere computerizată pentru detectarea obiectelor în timp real și urmărirea benzii de circulație.
• Utiliza învățarea prin întărire pentru luarea deciziilor în sistemele de conducere autonomă.
• Integra tehnici de fuziune a senzorilor pentru o mai bună percepție și navigare.
• Construi modele de învățare profundă pentru a prezice și analiza scenarii de conducere.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de siguranță de nivel avansat și profesioniștilor din domeniul siguranței auto care doresc să dezvolte strategii cuprinzătoare de siguranță pentru vehicule autonome, inclusiv analiza hazardelor, evaluări de siguranță funcțională și conformitate cu standardele internaționale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Identifice și evalueze riscurile de siguranță asociate sistemelor de conducere autonomă.
• Efectueze analize de hazard și evaluări de risc folosind standardele industriale.
• Implementeze metode de validare și verificare a siguranței pentru sistemele AV.
• Aplice standarde de siguranță funcțională, cum ar fi ISO 26262 și SOTIF.
• Dezvolte strategii de mitigare a riscurilor pentru provocările de siguranță ale vehiculelor autonome.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să exploreze dilemele etice și cadrul legal care înconjoară vehiculele autonome.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă implicațiile etice ale deciziilor bazate pe IA în vehiculele autonome.
• Să analizeze cadrele legale și politicile globale care reglementează mașinile autonome.
• Să examineze răspunderea și responsabilitatea în cazul accidentelor cu vehicule autonome.
• Să evalueze echilibrul dintre inovație și siguranța publică în legislația privind conducerea autonomă.
• Să discute studii de caz din lumea reală care implică dileme etice și dispute legale.

Acest training condus de un instructor, desfășurat live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat personalului de nivel începător din forțele de ordine care dorește să treacă de la schițarea facială manuală la utilizarea instrumentelor AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere facială.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale Inteligenței Artificiale și Învățării Automate.
• Învăța elementele de bază ale procesării digitale a imaginilor și aplicarea acestora în recunoașterea facială.
• Dezvolta abilități în utilizarea instrumentelor și framework-urilor AI pentru a crea modele de recunoaștere facială.
• Dobândi experiență practică în crearea, antrenarea și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Înțelege considerațiile etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială.

Fiji este un pachet open-source de procesare a imaginilor care include ImageJ (un program de procesare a imaginilor pentru imagini multidimensionale științifice) și o serie de plugin-uri pentru analiza științifică a imaginilor.

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze distribuția Fiji și programul de bază ImageJ pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze funcțiile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• Să asambleze imagini 3D mari din plăci suprapuse
• Să actualizeze automat o instalare Fiji la pornire folosind sistemul integrat de actualizare
• Să aleagă dintr-o varietate largă de limbaje de scripting pentru a construi soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Să utilizeze bibliotecile puternice ale Fiji, cum ar fi ImgLib, pe seturi mari de date bioimaging
• Să implementeze aplicația lor și să colaboreze cu alți oameni de știință pe proiecte similare

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și profesioniștilor de laborator de la nivel începător până la intermediar, care doresc să prelucreze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule sanguine, alge și alte mostre biologice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să navigheze în interfața Fiji și să utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
• Să prelucreze și să îmbunătățească imaginile științifice pentru o analiză mai bună.
• Să analizeze imagini cantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Să automatizeze sarcini repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Să personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor și pasionaților de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptele fundamentale, tehnologiile și aplicațiile vehiculelor autonome.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă componentele cheie și principiile de funcționare ale vehiculelor autonome.
• Să exploreze rolul inteligenței artificiale, al senzorilor și al procesării datelor în timp real în sistemele de conducere automată.
• Să analizeze diferite niveluri de autonomie ale vehiculelor și aplicațiile lor în lumea reală.
• Să examineze aspectele etice, legale și de reglementare ale mobilității autonome.
• Să dobândească experiență practică prin simulări ale vehiculelor autonome.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor avansați în fuziunea senzorilor și inginerilor AI care doresc să dezvolte algoritmi de fuziune multi-senzor și să optimizeze navigația în timp real în sistemele autonome.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază și provocările fuziunii datelor din multiple senzori.
• Să implementeze algoritmi de fuziune a senzorilor pentru navigație autonomă în timp real.
• Să integreze date din LiDAR, camere și RADAR pentru îmbunătățirea percepției.
• Să analizeze și să evalueze performanța sistemului de fuziune în diverse condiții.
• Să dezvolte soluții practice pentru reducerea zgomotului senzorilor și alinierea datelor.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source licențiată BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune pe calculator.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune pe calculator.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățarea profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Vizualiza, încărca și clasifica imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte impactante din imagini și videoclipuri.

Potrivirea modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu, eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unui component. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de nivel intermediar, profesioniștilor din domeniul auto și specialiștilor IoT care doresc să înțeleagă rolul senzorilor în mașinile autonome, acoperind tehnici precum LiDAR, radar, camere și fuziunea de senzori.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege diferitele tipuri de senzori utilizate în vehiculele autonome.
• Analiza datele senzoriale pentru percepția și luarea deciziilor în timp real ale vehiculului.
• Implementa tehnici de fuziune a senzorilor pentru a îmbunătăți precizia și siguranța vehiculului.
• Optimiza plasarea și calibrarea senzorilor pentru o performanță sporită a conducerii autonome.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Vision Builder AI pentru a proiecta, implementa și optimiza sisteme de inspecție automată pentru procesele SMT (Surface-Mount Technology).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să implementeze inspecții automate folosind Vision Builder AI.
• Să achiziționeze și să prelucreze imagini de înaltă calitate pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea proceselor.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.