Veicoli autonomi (AV) Formazione in Torino

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore in Torino (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 Torino (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.

Questo corso formativo in diretta, tenuto da istruttori Torino (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.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore Torino (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.

Questa formazione dal vivo guidata da istruttori in Torino (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.

Questa formazione dal vivo guidata da un istruttore in Torino (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 intensivo, tenuto da istruttori Torino (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.

Questa formazione live guidata da un istruttore in Torino (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.

Questa formazione live, guidata da un istruttore in Torino (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.