Vehicle-to-Everything (V2X) Communication for Autonomous Cars Schulung

Diese Live-Schulung mit Dozenten (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und KI-Forscher, die anspruchsvolle Pfadplanungsalgorithmen implementieren möchten, um die Leistung autonomer Fahrzeuge zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen fortschrittlicher Pfadplanungsalgorithmen zu verstehen.
• Algorithmen wie RRT*, A* und D* für die Echtzeitnavigation zu implementieren.
• Die Pfadplanung zur Hindernisvermeidung und in dynamischen Umgebungen zu optimieren.
• Pfadplanungsalgorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit in Sensordaten zu integrieren.
• Die Leistung verschiedener Algorithmen in praktischen Szenarien zu bewerten.

Diese instructor-geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, KI-Spezialisten und KI-Entwickler im Automobilbereich, die KI-Modelle für Anwendungen im Bereich autonomes Fahren erstellen, trainieren und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von KI und Deep Learning im Kontext autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Computer-Vision-Techniken für die Echtzeit-Objekterkennung und Spurfolge zu implementieren.
• Reinforcement Learning für die Entscheidungsfindung in selbstfahrenden Systemen zu nutzen.
• Sensorfusionstechniken zur Verbesserung der Wahrnehmung und Navigation zu integrieren.
• Deep-Learning-Modelle zu erstellen, um Fahr-Szenarien vorherzusagen und zu analysieren.

Diese instructor-geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Sicherheitsingenieure und Fachleute für Fahrzeugsicherheit, die umfassende Sicherheitsstrategien für autonome Fahrzeuge entwickeln möchten, einschließlich Gefahrenanalyse, funktionaler Sicherheitsbewertungen und die Einhaltung internationaler Standards.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Sicherheitsrisiken, die mit autonomen Fahrsystemen verbunden sind, zu identifizieren und zu bewerten.
• Gefahrenanalysen und Risikobewertungen unter Verwendung von Industriestandards durchzuführen.
• Sicherheitsvalidierungs- und -verifizierungsmethoden für AV-Systeme zu implementieren.
• Funktionale Sicherheitsstandards wie ISO 26262 und SOTIF anzuwenden.
• Risikominderungsstrategien für AV-Sicherheitsprobleme zu entwickeln.

Diese Live-Schulung unter der Leitung eines Dozenten (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Ingenieure für Computer Vision auf mittlerem Niveau, die robuste Visionssysteme für Anwendungen im Bereich des autonomen Fahrens entwickeln möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte der Computer Vision in autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Algorithmen für Objekterkennung, Fahrspurmarkierungserkennung und semantische Segmentierung zu implementieren.
• Visionssysteme in andere Subsysteme autonomer Fahrzeuge zu integrieren.
• Deep-Learning-Techniken für fortgeschrittene Wahrnehmungsaufgaben anzuwenden.
• Die Leistung von Computer-Vision-Modellen in realen Szenarien zu bewerten.

Diese instructor-geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Berufsanfänger, die die ethischen Dilemmata und rechtlichen Rahmenbedingungen rund um autonome Fahrzeuge erkunden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die ethischen Implikationen der KI-gesteuerten Entscheidungsfindung in autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Globale rechtliche Rahmenbedingungen und Richtlinien zur Regulierung von selbstfahrenden Autos zu analysieren.
• Haftung und Verantwortlichkeit im Falle von Unfällen mit autonomen Fahrzeugen zu untersuchen.
• Das Gleichgewicht zwischen Innovation und öffentlicher Sicherheit in den Gesetzen zum autonomen Fahren zu bewerten.
• Reale Fallstudien zu ethischen Dilemmata und Rechtsstreitigkeiten zu diskutieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger und Enthusiasten, die die grundlegenden Konzepte, Technologien und Anwendungen von autonomen Fahrzeugen verstehen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die wichtigsten Komponenten und Funktionsprinzipien autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Die Rolle von KI, Sensoren und Echtzeitdatenverarbeitung in selbstfahrenden Systemen zu erkunden.
• Unterschiedliche Autonomiestufen von Fahrzeugen und ihre realen Anwendungen zu analysieren.
• Die ethischen, rechtlichen und regulatorischen Aspekte autonomer Mobilität zu untersuchen.
• Praktische Erfahrungen mit Simulationen autonomer Fahrzeuge zu sammeln.

Diese live durch einen Dozenten geführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Spezialisten für Sensorfusion und KI-Ingenieure, die Algorithmen zur Multi-Sensor-Fusion entwickeln und die Echtzeitnavigation in autonomen Systemen optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen und Herausforderungen der Multi-Sensor-Datenfusion zu verstehen.
• Sensorfusionsalgorithmen für die Echtzeit-Autonomnavigation zu implementieren.
• Daten von LiDAR, Kameras und RADAR zur Verbesserung der Wahrnehmung zu integrieren.
• Die Leistung des Fusionssystems unter verschiedenen Bedingungen zu analysieren und zu bewerten.
• Praktische Lösungen zur Reduzierung von Sensorauschen und zur Datenausrichtung zu entwickeln.

Diese, von einem Dozenten geleitete, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieure, Fachkräfte aus der Automobilindustrie und IoT-Spezialisten, die die Rolle von Sensoren in selbstfahrenden Autos verstehen möchten, einschließlich LiDAR, Radar, Kameras und Sensorfusionstechniken.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die verschiedenen Arten von Sensoren zu verstehen, die in autonomen Fahrzeugen verwendet werden.
• Sensordaten für die Echtzeit-Fahrzeugwahrnehmung und Entscheidungsfindung zu analysieren.
• Sensorfusionstechniken zu implementieren, um die Fahrzeuggenauigkeit und -sicherheit zu verbessern.
• Die Sensorplatzierung und -kalibrierung für eine verbesserte Leistung autonomer Fahrten zu optimieren.