Autonomous Vehicles (AVs) Formazione in Torino

Questo corso di formazione, con istruttore, in Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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.