Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation Training Course

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής και ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν εξελιγμένους αλγορίθμους σχεδιασμού διαδρομής για να βελτιώσουν την απόδοση των αυτόνομων οχημάτων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις θεωρητικές βάσεις των εξελιγμένων αλγορίθμων σχεδιασμού διαδρομής.
• Εφαρμόσουν αλγορίθμους όπως το RRT*, το A* και το D* για πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο.
• Βελτιστοποιήσουν τον σχεδιασμό διαδρομής για αποφυγή εμποδίων και δυναμικά περιβάλλοντα.
• Ενσωματώσουν αλγορίθμους σχεδιασμού διαδρομής με δεδομένα αισθητήρων για βελτιωμένη ακρίβεια.
• Αξιολογήσουν την απόδοση διαφόρων αλγορίθμων σε πρακτικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγό (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προχωρημένους επιστήμονες δεδομένων, ειδικούς στην τεχνητή νοημοσύνη και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης για αυτοκίνητα, οι οποίοι επιθυμούν να δημιουργήσουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για εφαρμογές αυτόνομης οδήγησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις βασικές αρχές της τεχνητής νοημοσύνης και της βαθιάς μάθησης στο πλαίσιο των αυτόνομων οχημάτων.
• Εφαρμόσουν τεχνικές όρασης υπολογιστή για ανίχνευση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο και παρακολούθηση λωρίδων.
• Χρησιμοποιήσουν ενισχυτική μάθηση για τη λήψη αποφάσεων σε αυτοοδηγούμενα συστήματα.
• Ενσωματώσουν τεχνικές συγχώνευσης αισθητήρων για καλύτερη αντίληψη και πλοήγηση.
• Δημιουργήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για την πρόβλεψη και ανάλυση σεναρίων οδήγησης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγούμενο εκπαιδευτή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε έμπειρους μηχανικούς ασφάλειας και επαγγελματίες ασφάλειας αυτοκινήτων που επιθυμούν να αναπτύξουν ολοκληρωμένες στρατηγικές ασφάλειας για αυτόνομα οχήματα, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης κινδύνων, των αξιολογήσεων λειτουργικής ασφάλειας και της συμμόρφωσης με τα διεθνή πρότυπα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εντοπίζουν και αξιολογούν τους κινδύνους ασφάλειας που σχετίζονται με τα αυτόνομα συστήματα οδήγησης.
• Διενεργούν ανάλυση κινδύνων και αξιολόγηση κινδύνων χρησιμοποιώντας τα βιομηχανικά πρότυπα.
• Εφαρμόζουν μεθόδους επικύρωσης και επαλήθευσης ασφάλειας για συστήματα AV.
• Εφαρμόζουν πρότυπα λειτουργικής ασφάλειας, όπως το ISO 26262 και το SOTIF.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές μετριασμού κινδύνων για τις προκλήσεις ασφάλειας AV.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε προγραμματιστές Τεχνητής Νοημοσύνης και μηχανικούς όρασης υπολογιστών μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν ανθεκτικά συστήματα όρασης για εφαρμογές αυτόνομης οδήγησης.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες της όρασης υπολογιστών στα αυτόνομα οχήματα.
• Εφαρμόσουν αλγορίθμους για ανίχνευση αντικειμένων, ανίχνευση λωρίδων και σημασιολογική τμηματοποίηση.
• Ενσωματώσουν συστήματα όρασης με άλλα υποσυστήματα αυτόνομων οχημάτων.
• Εφαρμόσουν τεχνικές βαθιάς μάθησης για προηγμένες εργασίες αντίληψης.
• Αξιολογήσουν την απόδοση των μοντέλων όρασης υπολογιστών σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν τα ηθικά διλήμματα και τα νομικά πλαίσια που αφορούν τα αυτόνομα οχήματα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις ηθικές συνέπειες της λήψης αποφάσεων που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη στα αυτόνομα οχήματα.
• Αναλύσουν τα παγκόσμια νομικά πλαίσια και τις πολιτικές που ρυθμίζουν τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα.
• Εξετάσουν την ευθύνη και τη λογοδοσία σε περίπτωση ατυχημάτων αυτόνομων οχημάτων.
• Αξιολογήσουν την ισορροπία μεταξύ καινοτομίας και δημόσιας ασφάλειας στους νόμους περί αυτόνομης οδήγησης.
• Συζητήσουν πραγματικές μελέτες περίπτωσης που αφορούν ηθικά διλήμματα και νομικές διαφορές.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε επαγγελματίες και λάτρεις αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες, τις τεχνολογίες και τις εφαρμογές των αυτόνομων οχημάτων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τα βασικά εξαρτήματα και τις αρχές λειτουργίας των αυτόνομων οχημάτων.
• Εξερευνήσουν τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης, των αισθητήρων και της επεξεργασίας δεδομένων σε πραγματικό χρόνο στα συστήματα αυτόματης οδήγησης.
• Αναλύσουν τα διαφορετικά επίπεδα αυτονομίας των οχημάτων και τις εφαρμογές τους στον πραγματικό κόσμο.
• Εξετάσουν τις ηθικές, νομικές και κανονιστικές πτυχές της αυτόνομης κινητικότητας.
• Αποκτήσουν πρακτική εμπειρία μέσω προσομοιώσεων αυτόνομων οχημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση, με καθοδηγητή (διαδικτυακή ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς μέσου επιπέδου, επαγγελματίες του αυτοκινητοβιομηχανικού κλάδου και ειδικούς IoT που επιθυμούν να κατανοήσουν τον ρόλο των αισθητήρων στα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, καλύπτοντας τα LiDAR, τα ραντάρ, τις κάμερες και τις τεχνικές συγχώνευσης αισθητήρων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τους διαφορετικούς τύπους αισθητήρων που χρησιμοποιούνται στα αυτόνομα οχήματα.
• Αναλύσουν δεδομένα αισθητήρων για αντίληψη και λήψη αποφάσεων του οχήματος σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν τεχνικές συγχώνευσης αισθητήρων για βελτίωση της ακρίβειας και της ασφάλειας του οχήματος.
• Βελτιστοποιήσουν τη θέση και τη βαθμονόμηση των αισθητήρων για ενισχυμένη αυτόνομη απόδοση οδήγησης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε έμπειρους μηχανικούς δικτύων και προγραμματιστές IoT αυτοκινήτων που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες επικοινωνίας V2X για αυτόνομα οχήματα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες της επικοινωνίας V2X.
• Αναλύσουν τα μοντέλα επικοινωνίας V2V, V2I, V2P και V2N.
• Εφαρμόσουν πρωτόκολλα V2X όπως το DSRC και το C-V2X.
• Αναπτύξουν προσομοιώσεις για περιβάλλοντα συνδεδεμένων οχημάτων.
• Αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις ασφάλειας στον κυβερνοχώρο και απορρήτου στα δίκτυα V2X.