Онлайн обучение по Автономни превозни средства (AV) в България

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в начален етап, които желаят да изследват етичните дилеми и правните рамки, свързани с автономните превозни средства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират етичните последици от вземането на решения, задвижвано от ИИ, в автономните превозни средства.
• Анализират глобалните правни рамки и политики, регулиращи самоуправляващите се автомобили.
• Изследват отговорността и отчетността при инциденти с автономни превозни средства.
• Оценяват баланса между иновациите и обществената безопасност в законите за автономно шофиране.
• Обсъждат казуси от реалния свят, включващи етични дилеми и правни спорове.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти и ентусиасти на начинаещо ниво, които желаят да разберат основните концепции, технологии и приложения на автономните превозни средства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните компоненти и принципи на работа на автономните превозни средства.
• Изследват ролята на ИИ, сензорите и обработката на данни в реално време в самоуправляващите се системи.
• Анализират различните нива на автономност на превозните средства и техните приложения в реалния свят.
• Разглеждат етичните, правните и регулаторните аспекти на автономната мобилност.
• Придобият практически опит със симулации на автономни превозни средства.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към мрежови инженери на средно ниво и автомобилни IoT разработчици, които искат да разберат и внедрят V2X комуникационни технологии за автономни превозни средства.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират фундаменталните концепции на V2X комуникацията.
• Анализират комуникационни модели V2V, V2I, V2P и V2N.
• Внедряват V2X протоколи като DSRC и C-V2X.
• Разработват симулации за свързани автомобилни среди.
• Адресират предизвикателства, свързани с киберсигурността и неприкосновеността на личния живот в V2X мрежите.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери на средно ниво, автомобилни специалисти и IoT експерти, които желаят да разберат ролята на сензорите в самоуправляващите се автомобили, като обхваща LiDAR, радар, камери и техники за сензорно сливане.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират различните видове сензори, използвани в автономните превозни средства.
• Анализират сензорни данни за възприятие на превозното средство и вземане на решения в реално време.
• Прилагат техники за сензорно сливане, за да подобрят точността и безопасността на превозното средство.
• Оптимизират разположението и калибрирането на сензорите за подобрена производителност на автономното шофиране.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по безопасност на напреднало ниво и професионалисти по автомобилна безопасност, които желаят да разработят цялостни стратегии за безопасност на автономни превозни средства, включително анализ на опасностите, оценки на функционалната безопасност и съответствие с международните стандарти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Идентифицират и оценяват рисковете за безопасността, свързани със системите за автономно шофиране.
• Извършват анализ на опасностите и оценка на риска, използвайки индустриални стандарти.
• Прилагат методи за валидиране и верификация на безопасността за системи за АПС.
• Прилагат стандарти за функционална безопасност, като ISO 26262 и SOTIF.
• Разработват стратегии за смекчаване на риска при предизвикателствата пред безопасността на АПС.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по сензорно сливане на напреднало ниво и AI инженери, които желаят да разработват алгоритми за мултисензорно сливане и да оптимизират навигацията в реално време в автономни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите и предизвикателствата на мултисензорното сливане на данни.
• Прилагат алгоритми за сензорно сливане за автономна навигация в реално време.
• Интегрират данни от LiDAR, камери и RADAR за подобряване на възприятието.
• Анализират и оценяват ефективността на системата за сливане при различни условия.
• Разработват практически решения за намаляване на сензорния шум и подравняване на данни.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI разработчици и инженери по компютърно зрение на средно ниво, които желаят да изградят стабилни системи за зрение за приложения в автономното шофиране.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на компютърното зрение в автономните превозни средства.
• Прилагат алгоритми за откриване на обекти, откриване на ленти и семантична сегментация.
• Интегрират системи за зрение с други подсистеми на автономното превозно средство.
• Прилагат техники за дълбоко обучение за усъвършенствани задачи по възприемане.
• Оценяват производителността на моделите за компютърно зрение в сценарии от реалния свят.

Това живо обучение с инструктор в сферата на България (онлайн или на място) е предназначено за инженери по роботика на напреднало ниво и изследователи в областта на изкуствения интелект, които искат да прилагат сложни алгоритми за планиране на маршрути с цел подобряване на представянето на автономните превозни средства.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Разбиращ теоретичните основи на разширените алгоритми за планиране на маршрути.
• Прилагат алгоритми като RRT*, A* и D* за навигиране в реално време.
• Оптимизират планирането на маршрути за избягване на препятствия и в динамични среди.
• Интегрират алгоритмите за планиране на маршрути с данни от сензори за повишена точност.
• Оценяват ефективността на различни алгоритми в практически сценарии.

Това е обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място), предназначено за специалисти по данни с напреднали познания, експерти по ИИ и разработчици в областта на автимобилния ИИ, които искат да изграждат, обучават и оптимизират модели на ИИ за приложения за автономно шофиране.

В края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на ИИ и дълбокото обучение в контекста на автономните превозни средства.
• Приложат техники за машинно зрение за откриване на обекти в реално време и следене на пътека.
• Използват обучението с подкрепление за вземане на решения в системите за самоуправляващи се превозни средства.
• Интегрират техники за сливане на данни от сензори за по-добра възприемане и навигация.
• Изградят модели за дълбоко обучение за предвиждане и анализ на шофьорски сценарии.