Cursuri de pregatire Comunicarea Vehicul-În-Orice (V2X) pentru Mașini Autonome

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de robotică de nivel avansat și cercetătorilor în AI care doresc să implementeze algoritmi sofisticați de planificare a traseelor pentru a îmbunătăți performanța vehiculelor autonome.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice ale algoritmilor avansați de planificare a traseelor.
• Implementa algoritmi precum RRT*, A* și D* pentru navigare în timp real.
• Optimiza planificarea traseelor pentru evitarea obstacolelor și medii dinamice.
• Integra algoritmi de planificare a traseelor cu datele senzorilor pentru o acuratețe sporită.
• Evalua performanța diferitelor algoritmi în scenarii practice.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și învățării profunde în contextul vehiculelor autonome.
• Să implementeze tehnici de viziune artificială pentru detectarea în timp real a obiectelor și urmărirea benzilor de circulație.
• Să utilizeze învățarea prin întărire pentru luarea deciziilor în sistemele de conducere autonomă.
• Să integreze tehnici de fuziune a senzorilor pentru o percepție și navigare îmbunătățite.
• Să construiască modele de învățare profundă pentru a prezice și analiza scenarii de conducere.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de siguranță de nivel avansat și profesioniștilor din domeniul siguranței auto care doresc să dezvolte strategii complete de siguranță pentru vehicule autonome, inclusiv analiza hazardelor, evaluări ale siguranței funcționale și conformitatea cu standardele internaționale.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Identifica și evalua riscurile de siguranță asociate sistemelor de conducere autonomă.
• Efectua analiza hazardelor și evaluarea riscurilor folosind standarde industriale.
• Implementa metode de validare și verificare a siguranței pentru sistemele AV.
• Aplica standarde de siguranță funcțională, cum ar fi ISO 26262 și SOTIF.
• Dezvolta strategii de mitigare a riscurilor pentru provocările de siguranță ale AV.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și inginerilor de viziune artificială care doresc să construiască sisteme de viziune robuste pentru aplicații de conducere autonomă.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale viziunii artificiale în vehiculele autonome.
• Implementa algoritmi pentru detectarea obiectelor, detectarea benzilor și segmentarea semantică.
• Integra sisteme de viziune cu alte subsisteme ale vehiculelor autonome.
• Aplica tehnici de învățare profundă pentru sarcini avansate de percepție.
• Evalua performanța modelelor de viziune artificială în scenarii din lumea reală.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă implicațiile etice ale deciziilor bazate pe IA în vehiculele autonome.
• Să analizeze cadrele juridice 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, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor și entuziaștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptele fundamentale, tehnologiile și aplicațiile vehiculelor autonome.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege componentele cheie și principiile de funcționare ale vehiculelor autonome.
• Explora rolul inteligenței artificiale, al senzorilor și al procesării datelor în timp real în sistemele de conducere autonomă.
• Analiza diferite niveluri de autonomie ale vehiculelor și aplicațiile lor în lumea reală.
• Examina aspectele etice, legale și de reglementare ale mobilității autonome.
• Dobândi experiență practică în simulări de vehicule autonome.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat 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 finalul acestui training, 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 condusului autonom.