Corso di formazione Sicurezza e valutazione dei rischi nei veicoli autonomi

Questo corso formativo dal vivo, svolgibile in Italia (online o in presenza), si rivolge a ingegneri robotici e ricercatori di intelligenza artificiale avanzati che desiderano implementare algoritmi complessi per la pianificazione del percorso, al fine di potenziare le capacità dei veicoli autonomi.

Al termine del corso 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 una navigazione in tempo reale.
• Ottimizzare la pianificazione del percorso al fine di evitare ostacoli e operare efficacemente in ambienti dinamici.
• Integrare tali algoritmi con i dati provenienti dai sensori, per una maggiore precisione.
• Valutare le prestazioni dei vari algoritmi in scenari concreti.

Questo corso pratico, condotto da istruttori Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist di livello avanzato, specialisti di intelligenza artificiale e sviluppatori automotive che desiderano realizzare, addestrare e ottimizzare modelli basati sull'IA per la guida autonoma.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le nozioni fondamentali sull'IA e il deep learning applicati ai veicoli a guida autonoma.
• Implementare tecniche di visione artificiale per il rilevamento in tempo reale degli oggetti e il mantenimento della corsia di marcia.
• Applicare l'apprendimento per rinforzo nella definizione delle strategie decisionali dei sistemi a guida autonoma.
• Integrare tecniche di fusione sensoriale al fine di migliorare la percezione e la navigazione del veicolo.
• Creare modelli di deep learning in grado di prevedere e analizzare gli scenari stradali.

Questo 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.

Questo 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.

Questo 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.

Questa 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.

Questo 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.

Questo 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.