Corso di formazione Intelligenza Artificiale (AI) nel Settore Automobilistico
Questo corso si concentra sull'Intelligenza Artificiale (con particolare enfasi sul Machine Learning e sul Deep Learning) nel settore automobilistico. Aiuta a identificare quali tecnologie possono essere potenzialmente impiegate in molteplici scenari all'interno di un veicolo: dall'automazione semplice al riconoscimento delle immagini, fino al processo decisionale autonomo.
Struttura del corso
Stato attuale della tecnologia
- Cosa viene utilizzato
- Cosa potrebbe potenzialmente essere utilizzato
AI basata su regole
- Semplificazione delle decisioni
Machine Learning
- Classificazione
- Clustering
- Reti Neurali
- Tipi di Reti Neurali
- Presentazione di esempi pratici e discussione
Deep Learning
- Vocabolario di base
- Quando usare il Deep Learning e quando no
- Stima delle risorse computazionali e dei costi
- Brevi cenni teorici sulle Reti Neurali Profonde
Deep Learning nella pratica (principalmente con TensorFlow)
- Preparazione dei dati
- Scelta della funzione di perdita
- Scelta del tipo appropriato di rete neurale
- Precisione vs velocità e risorse
- Addestramento della rete neurale
- Misurazione dell'efficienza e degli errori
Esempi di utilizzo
- Rilevamento di anomalie
- Riconoscimento delle immagini
- ADAS
Requisiti
I partecipanti devono avere esperienza nella programmazione (in qualsiasi linguaggio) e una formazione in ingegneria, ma non è richiesto di scrivere codice durante il corso.
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi in Arrivo
Corsi relativi
Algoritmi avanzati di pianificazione del percorso per veicoli autonomi
21 oreQuesta formazione live guidata da un istruttore in Italia (online o in sede) è rivolta a ingegneri robotici e ricercatori di IA di livello avanzato che desiderano implementare algoritmi di pianificazione del percorso sofisticati per migliorare le prestazioni dei veicoli autonomi.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi teoriche degli algoritmi avanzati di pianificazione del percorso.
- Implementare algoritmi come RRT*, A* e D* per la navigazione in tempo reale.
- Ottimizzare la pianificazione del percorso per l'evitamento degli ostacoli e gli ambienti dinamici.
- Integrare gli algoritmi di pianificazione del percorso con i dati dei sensori per una maggiore accuratezza.
- Valutare le prestazioni di diversi algoritmi in scenari pratici.
AI e Deep Learning per la Guida Autonoma
21 oreQuesta formazione live, guidata da un istruttore in Italia (online o in sede), è destinata a data scientist di livello avanzato, specialisti di AI e sviluppatori di AI per il settore automobilistico che desiderano costruire, addestrare e ottimizzare modelli di AI per applicazioni di guida autonoma.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamenti dell'IA e del deep learning nel contesto dei veicoli autonomi.
- Implementare tecniche di computer vision per il rilevamento degli oggetti in tempo reale e il mantenimento della corsia.
- Utilizzare il reinforcement learning per il processo decisionale nei sistemi di guida autonoma.
- Integrare le tecniche di sensor fusion per una migliore percezione e navigazione.
- Costruire modelli di deep learning per prevedere e analizzare gli scenari di guida.
AlphaFold: Predizione e interpretazione della struttura delle proteine tramite intelligenza artificiale
7 oreQuesto corso pratico tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza) è rivolto a biologi che desiderano comprendere il funzionamento di AlphaFold e utilizzare i relativi modelli come strumento guida nelle proprie ricerche sperimentali.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi fondamentali su cui si basa AlphaFold.
- Conoscere il meccanismo operativo di AlphaFold.
- Interpretare correttamente le previsioni e i risultati ottenuti con AlphaFold.
Sviluppo di software automotive con AUTOSAR: piattaforme Classic e Adaptive
28 oreIntroduzione ad Autosar – Panoramica tecnologica
14 oreSi tratta di un corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Italia (online o in sede), rivolto soprattutto a ingegneri che intendono servirsi di Autosar per progettare componenti automobilistici.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Installare e configurare Autosar.
- Impostare un flusso di lavoro adeguato.
- Navigare agevolmente nell’ambiente Autosar.
- Lavorare in modo produttivo.
Software di base AUTOSAR - A
28 oreQuesto corso formativo, tenuto da un istruttore e svolto in modalità online o in presenza, si rivolge a sviluppatori di software embedded e ingegneri automotive di livello intermedio che desiderano utilizzare la piattaforma Classic di AUTOSAR per sviluppare, integrare e testare componenti software standardizzati destinati alle unità di controllo elettronico (ECU).
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare gli strumenti di sviluppo AUTOSAR, tra cui DaVinci Developer, EB Tresos ed ETAS ISOLAR-A/B.
Comprendere l’architettura stratificata di AUTOSAR nonché i moduli del software di base (BSW).
Progettare e implementare il sistema operativo AUTOSAR e lo stack di comunicazione (COM stack).
Utilizzare CANoe o strumenti simili per effettuare simulazioni, test e diagnosi all’interno di un ambiente AUTOSAR.
AUTOSAR OS e stack COM
28 oreQuesto corso di formazione dal vivo, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a sviluppatori di software embedded di livello intermedio o ingegneri automotive che desiderano comprendere e configurare l’AUTOSAR OS (basato su OSEK/VDX) nonché lo stack COM, al fine di garantire una pianificazione affidabile dei task e una corretta comunicazione all’interno delle ECU automobilistiche.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l’architettura dell’AUTOSAR OS e le sue politiche di pianificazione
- Implementare e gestire task, eventi, allarmi e contatori
- Descrivere e configurare i vari livelli dello stack COM, compreso il PDUR e i servizi di comunicazione
- Spiegare gli stack di protocollo (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) e il modo in cui l’AUTOSAR interagisce con essi
- Configurare i moduli OS e COM utilizzando strumenti industriali come Vector DaVinci o ETAS ISOLAR
- Simulare e validare il flusso di esecuzione dei task e della comunicazione in un’ECU basata su AUTOSAR
Sicurezza e valutazione dei rischi nei veicoli autonomi
21 oreQuesta formazione dal vivo guidata da istruttori in Italia (online o in sede) si rivolge a ingegneri della sicurezza esperti e professionisti del settore automobilistico che desiderano sviluppare strategie di sicurezza complete per i veicoli autonomi, tra cui analisi dei pericoli, valutazione della sicurezza funzionale e conformità alle normative internazionali.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Identificare e valutare i rischi legati ai sistemi di guida autonoma.
- Eseguire analisi dei pericoli e della sicurezza secondo le norme settoriali.
- Applicare metodi di validazione e verifica per la sicurezza dei sistemi AV.
- Riconoscere e utilizzare gli standard di sicurezza funzionale, tra cui ISO 26262 e SOTIF.
- Definire strategie efficaci per ridurre i rischi legati alla sicurezza dei veicoli autonomi.
Visione artificiale per la guida autonoma
21 oreQuesto corso intensivo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), è indirizzato a sviluppatori AI ed ingegneri della visione artificiale di livello intermedio desiderosi di creare sistemi visivi robusti per applicazioni legate alla guida autonoma.
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali della visione artificiale nei veicoli a guida autonoma.
- Implementare algoritmi per il rilevamento degli oggetti, l’individuazione delle corsie stradali e la segmentazione semantica.
- Integrare i sistemi visivi con gli altri sottosistemi dei veicoli autonomi.
- Utilizzare tecniche di deep learning per compiti avanzati di percezione ambientale.
- Valutare le prestazioni dei modelli di visione artificiale in scenari reali.
Etica e aspetti legali della guida autonoma
14 oreQuesto corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore in Italia (online o in presenza), si rivolge a professionisti alle prime armi che desiderano approfondire i dilemmi etici e le normative giuridiche legate ai veicoli autonomi.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le implicazioni etiche delle decisioni prese da sistemi AI nei veicoli autonomi.
- Analizzare le normative e i quadri legali a livello globale che regolamentano le auto a guida autonoma.
- Esaminare la responsabilità legale in caso di incidenti causati da veicoli autonomi.
- Valutare il rapporto tra innovazione tecnologica e tutela della sicurezza pubblica nelle normative sulla guida autonoma.
- Discutere casi concreti che illustrano dilemmi etici e controversie legali nel settore.
Trasmissioni per veicoli elettrici e tecnologia delle batterie
14 oreQuesto corso dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), si rivolge a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire una conoscenza approfondita delle architetture delle trasmissioni per veicoli elettrici, della chimica delle batterie, dei sistemi di gestione delle batterie (BMS) e dei fattori che influenzano l’efficienza energetica nei veicoli elettrici.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la struttura e il funzionamento delle trasmissioni per veicoli elettrici.
- Analizzare le diverse tipologie di batterie e i loro impieghi nei veicoli elettrici.
- Applicare tecniche di gestione delle batterie per migliorarne prestazioni e sicurezza.
- Valutare l’efficienza energetica in svariate configurazioni dei veicoli elettrici.
Introduzione ai Veicoli Autonomi: Concetti e Applicazioni
14 oreQuesto corso pratico con istruttore in Italia (online o in presenza) è rivolto a professionisti ed entusiasti di livello principiante che desiderano comprendere i concetti fondamentali, le tecnologie e le applicazioni dei veicoli autonomi.
A conclusione di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i componenti principali e i principi di funzionamento dei veicoli autonomi.
- Esplorare il ruolo dell'intelligenza artificiale, dei sensori e dell'elaborazione dei dati in tempo reale nei sistemi di guida autonoma.
- Analizzare i diversi livelli di autonomia dei veicoli e le loro applicazioni nel mondo reale.
- Esaminare gli aspetti etici, legali e normativi della mobilità autonoma.
- Avere esperienza pratica con simulazioni di veicoli autonomi.
Fusione di dati da più sensori per la navigazione autonoma
21 oreQuesta formazione dal vivo guidata da un istruttore in Italia (online o in aula) si rivolge ad specialisti avanzati nella fusione dei dati e ingegneri dell'intelligenza artificiale desiderosi di sviluppare algoritmi per tale scopo e ottimizzare la navigazione in tempo reale nei sistemi autonomi.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamenti e le problematiche legati alla fusione dei dati provenienti da più sensori.
- Implementare algoritmi per la fusione dei dati finalizzati alla navigazione autonoma in tempo reale.
- Integrare informazioni raccolte da LiDAR, fotocamere e RADAR al fine di potenziare la capacità percettiva del sistema.
- Analizzare ed evaluare le prestazioni del sistema di fusione in svariate condizioni operative.
- Sviluppare soluzioni concrete per ridurre il rumore nei segnali dei sensori e allineare correttamente i dati.
Tecnologie dei sensori nei veicoli autonomi
21 oreQuesto corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore Italia (in modalità online o in presenza), è rivolto a ingegneri di livello intermedio, professionisti dell’automotive e specialisti dell’IoT che desiderano comprendere il ruolo dei sensori nei veicoli a guida automatica, trattando in particolare i sistemi LiDAR, il radar, le telecamere e le tecniche di fusione dei dati.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Conoscere i diversi tipi di sensori utilizzati nei veicoli autonomi.
- Analizzare i dati provenienti dai sensori per la percezione e le decisioni del veicolo in tempo reale.
- Implementare tecniche di fusione dei dati per migliorare l’accuratezza e la sicurezza del veicolo.
- Ottimizzare il posizionamento e la calibrazione dei sensori al fine di potenziare le prestazioni della guida autonoma.
Comunicazione V2X per veicoli autonomi
21 oreQuesto corso formativo in diretta, tenuto da istruttori Italia (in modalità online o in sede), si rivolge a ingegneri di rete e sviluppatori IoT nel settore automobilistico di livello intermedio che desiderano comprendere e implementare le tecnologie di comunicazione V2X per i veicoli autonomi.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali della comunicazione V2X.
- Analizzare i modelli di comunicazione V2V, V2I, V2P e V2N.
- Implementare protocolli V2X come DSRC e C-V2X.
- Sviluppare simulazioni per ambienti in cui i veicoli sono interconnessi.
- Affrontare le problematiche legate alla sicurezza informatica e alla privacy nelle reti V2X.