Online or onsite, instructor-led live Autonomous Vehicles (AVs) training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use cutting-edge technologies and algorithms to develop, optimize, and implement autonomous driving systems.
AVs training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live Autonomous Vehicles (AVs) training can be carried out locally on customer premises in Milano or in NobleProg corporate training centers in Milano.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Milano
NobleProg Milano, Via Scarlatti, Milan, italy, 20124
Il centro riunioni si trova nella zona centrale di Milano vicino alla stazione centrale. E' facilmente raggiungibile con i mezzi pubblici e il quartiere è fornito di negozi e ristoranti.
Questo corso di formazione, con istruttore, in Milano (online o in loco), è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano esplorare i dilemmi etici e i quadri giuridici che circondano i veicoli autonomi.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere le implicazioni etiche del processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale nei veicoli autonomi.
Analizzare i quadri giuridici e le politiche globali che regolano le auto a guida autonoma.
Esaminare la responsabilità e la responsabilità in caso di incidenti che coinvolgono veicoli autonomi.
Valutare l'equilibrio tra innovazione e sicurezza pubblica nelle leggi sulla guida autonoma.
Discutere casi di studio reali che coinvolgono dilemmi etici e controversie legali.
Questo corso di formazione, guidato da un istruttore e disponibile in Milano (online o in sede), è rivolto a professionisti e appassionati di livello principiante che desiderano comprendere i concetti fondamentali, le tecnologie e le applicazioni dei veicoli autonomi.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i componenti chiave e i principi di funzionamento dei veicoli autonomi.
Esplorare il ruolo dell'AI, 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.
Acquisire esperienza pratica con le simulazioni di veicoli autonomi.
Questo corso di formazione, guidato da un istruttore e disponibile in Milano (online o in presenza), è rivolto a ingegneri di rete di livello intermedio e sviluppatori di IoT automotive che desiderano comprendere e implementare le tecnologie di comunicazione V2X per i veicoli autonomi.
Al termine di questo 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 i protocolli V2X come DSRC e C-V2X.
Sviluppare simulazioni per ambienti di veicoli connessi.
Affrontare le sfide relative alla sicurezza informatica e alla privacy nelle reti V2X.
Questo corso di formazione pratico, con istruttore (online o in sede), è rivolto a ingegneri di livello intermedio, professionisti del settore automotive e specialisti IoT che desiderano comprendere il ruolo dei sensori nelle auto a guida autonoma, trattando LiDAR, radar, telecamere e tecniche di sensor fusion.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i diversi tipi di sensori utilizzati nei veicoli autonomi.
Analizzare i dati dei sensori per la percezione del veicolo in tempo reale e il processo decisionale.
Implementare tecniche di sensor fusion per migliorare la precisione e la sicurezza del veicolo.
Ottimizzare il posizionamento e la calibrazione dei sensori per migliorare le prestazioni di guida autonoma.
Questo corso di formazione, guidato da un istruttore e fruibile in Milano (online o in loco), è rivolto a ingegneri della sicurezza di livello avanzato e professionisti della sicurezza automobilistica che desiderano sviluppare strategie di sicurezza complete per i veicoli autonomi, inclusi l'analisi dei rischi, le valutazioni della sicurezza funzionale e la conformità agli standard internazionali.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Identificare e valutare i rischi per la sicurezza associati ai sistemi di guida autonoma.
Condurre analisi dei rischi e valutazioni del rischio utilizzando gli standard di settore.
Implementare metodi di convalida e verifica della sicurezza per i sistemi AV.
Applicare gli standard di sicurezza funzionale, come ISO 26262 e SOTIF.
Sviluppare strategie di mitigazione del rischio per le sfide della sicurezza dei veicoli AV.
Questo corso di formazione, guidato da un istruttore e disponibile in Milano (online o in sede), è rivolto a specialisti di fusioni di sensori di livello avanzato e ingegneri dell'intelligenza artificiale che desiderano sviluppare algoritmi di fusione multi-sensore e ottimizzare la navigazione in tempo reale nei sistemi autonomi.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i principi fondamentali e le sfide della fusione dei dati multi-sensore.
Implementare algoritmi di fusione di sensori per la navigazione autonoma in tempo reale.
Integrare i dati provenienti da LiDAR, telecamere e RADAR per migliorare la percezione.
Analizzare e valutare le prestazioni del sistema di fusione in varie condizioni.
Sviluppare soluzioni pratiche per la riduzione del rumore dei sensori e l'allineamento dei dati.
Questo corso di formazione pratico, guidato da un istruttore (online o in sede), è rivolto a sviluppatori AI di livello intermedio e ingegneri di computer vision che desiderano creare sistemi di visione robusti per applicazioni di guida autonoma.Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i concetti fondamentali della computer vision nei veicoli autonomi.
Implementare algoritmi per il rilevamento di oggetti, il rilevamento di corsie e la segmentazione semantica.
Integrare i sistemi di visione con altri sottosistemi dei veicoli autonomi.
Applicare tecniche di deep learning per attività di percezione avanzata.
Valutare le prestazioni dei modelli di computer vision in scenari reali.
Questo corso di formazione pratico, guidato da un istruttore (online o in sede), è rivolto a ingegneri robotici di livello avanzato e ricercatori di intelligenza artificiale che desiderano implementare sofisticati algoritmi di pianificazione del percorso per migliorare le prestazioni dei veicoli autonomi.Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere le basi teoriche degli algoritmi avanzati di pianificazione del percorso.
Implementare algoritmi quali 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 precisione.
Valutare le prestazioni di vari algoritmi in scenari pratici.
Questo corso di formazione, erogato da un istruttore in presenza o online, è rivolto a data scientist di livello avanzato, specialisti di intelligenza artificiale e sviluppatori di intelligenza artificiale per applicazioni automotive che desiderano costruire, addestrare e ottimizzare modelli di intelligenza artificiale per applicazioni di guida autonoma.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e del deep learning nel contesto dei veicoli autonomi.
Implementare tecniche di computer vision per il rilevamento di oggetti in tempo reale e il mantenimento della corsia.
Utilizzare il reinforcement learning per il processo decisionale nei sistemi di guida autonoma.
Integrare tecniche di sensor fusion per una migliore percezione e navigazione.
Costruire modelli di deep learning per prevedere e analizzare scenari di guida.
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