Διαδίκτυος Autonomous Vehicles (AVs) Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η οδηγία που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση καθηγητών, (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες με βασικό επίπεδο που θέλουν να εξερευνήσουν τα ηθικά διλήμματα και τους νομικούς πλαίσιους που αφορούν τα αυτόνομα όχημα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις ηθικές επιπτώσεις της λήψης αποφάσεων με χρήση AI στα αυτόνομα όχημα.
• Αναλύσουν παγκόσμια νομικά πλαίσια και πολιτικές διευθύνουσες τα αυτόνομα όχημα.
• Εξετάσουν την ευθύνη και την υπαιτιότητα σε περίπτωση δυσλειτουργίας αυτόνομων οχημάτων.
• Αξιολογήσουν το χαμηλό μεταξύ καινοτομίας και δημόσιας ασφάλειας στους νόμους για την αυτόνομη οδήγηση.
• Συζητήσουν πρακτικές περιπτώσεις που σχετίζονται με ηθικά διλήμματα και νομικές αμφιβολίες.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε επαγγελματίες και λάτρεις αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες, τις τεχνολογίες και τις εφαρμογές των αυτόνομων οχημάτων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τα βασικά εξαρτήματα και τις αρχές λειτουργίας των αυτόνομων οχημάτων.
• Εξερευνήσουν τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης, των αισθητήρων και της επεξεργασίας δεδομένων σε πραγματικό χρόνο στα συστήματα αυτόματης οδήγησης.
• Αναλύσουν τα διαφορετικά επίπεδα αυτονομίας των οχημάτων και τις εφαρμογές τους στον πραγματικό κόσμο.
• Εξετάσουν τις ηθικές, νομικές και κανονιστικές πτυχές της αυτόνομης κινητικότητας.
• Αποκτήσουν πρακτική εμπειρία μέσω προσομοιώσεων αυτόνομων οχημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε έμπειρους μηχανικούς δικτύων και προγραμματιστές IoT αυτοκινήτων που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες επικοινωνίας V2X για αυτόνομα οχήματα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες της επικοινωνίας V2X.
• Αναλύσουν τα μοντέλα επικοινωνίας V2V, V2I, V2P και V2N.
• Εφαρμόσουν πρωτόκολλα V2X όπως το DSRC και το C-V2X.
• Αναπτύξουν προσομοιώσεις για περιβάλλοντα συνδεδεμένων οχημάτων.
• Αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις ασφάλειας στον κυβερνοχώρο και απορρήτου στα δίκτυα V2X.

Αυτή η εκπαίδευση, με καθοδηγητή (διαδικτυακή ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς μέσου επιπέδου, επαγγελματίες του αυτοκινητοβιομηχανικού κλάδου και ειδικούς IoT που επιθυμούν να κατανοήσουν τον ρόλο των αισθητήρων στα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, καλύπτοντας τα LiDAR, τα ραντάρ, τις κάμερες και τις τεχνικές συγχώνευσης αισθητήρων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τους διαφορετικούς τύπους αισθητήρων που χρησιμοποιούνται στα αυτόνομα οχήματα.
• Αναλύσουν δεδομένα αισθητήρων για αντίληψη και λήψη αποφάσεων του οχήματος σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν τεχνικές συγχώνευσης αισθητήρων για βελτίωση της ακρίβειας και της ασφάλειας του οχήματος.
• Βελτιστοποιήσουν τη θέση και τη βαθμονόμηση των αισθητήρων για ενισχυμένη αυτόνομη απόδοση οδήγησης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγούμενο εκπαιδευτή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε έμπειρους μηχανικούς ασφάλειας και επαγγελματίες ασφάλειας αυτοκινήτων που επιθυμούν να αναπτύξουν ολοκληρωμένες στρατηγικές ασφάλειας για αυτόνομα οχήματα, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης κινδύνων, των αξιολογήσεων λειτουργικής ασφάλειας και της συμμόρφωσης με τα διεθνή πρότυπα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εντοπίζουν και αξιολογούν τους κινδύνους ασφάλειας που σχετίζονται με τα αυτόνομα συστήματα οδήγησης.
• Διενεργούν ανάλυση κινδύνων και αξιολόγηση κινδύνων χρησιμοποιώντας τα βιομηχανικά πρότυπα.
• Εφαρμόζουν μεθόδους επικύρωσης και επαλήθευσης ασφάλειας για συστήματα AV.
• Εφαρμόζουν πρότυπα λειτουργικής ασφάλειας, όπως το ISO 26262 και το SOTIF.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές μετριασμού κινδύνων για τις προκλήσεις ασφάλειας AV.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε ειδικούς στην συγχώνευση δεδομένων αισθητήρων προχωρημένου επιπέδου και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν αλγορίθμους συγχώνευσης πολλαπλών αισθητήρων και να βελτιστοποιήσουν την πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο σε αυτόνομα συστήματα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις βασικές αρχές και τις προκλήσεις της συγχώνευσης δεδομένων πολλαπλών αισθητήρων.
• Εφαρμόσουν αλγορίθμους συγχώνευσης αισθητήρων για πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο αυτόνομων συστημάτων.
• Ενσωματώσουν δεδομένα από LiDAR, κάμερες και RADAR για βελτίωση της αντίληψης.
• Αναλύσουν και αξιολογήσουν την απόδοση του συστήματος συγχώνευσης σε διάφορες συνθήκες.
• Αναπτύξουν πρακτικές λύσεις για μείωση του θορύβου των αισθητήρων και ευθυγράμμιση δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση που διοργανώνεται από καθηγητή σε Ελλάδα (online ή on-site) είναι απευθείας σε γνωστικά μέσου επιπέδου AI προγραμματιστές και μηχανικούς υπολογιστικής ορασίας που επιθυμούν να δημιουργήσουν αξιόπιστες συστήματα υπολογιστικής ορασίας για εφαρμογές αυτόνομης κυκλοφορίας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τα βασικά πρωτότυπα συγκεπτά της υπολογιστικής ορασίας σε αυτόνομα όχημα.
• Να εφαρμόζουν αλγόριθμους για την ανίχνευση αντικειμένων, την ανίχνευση λωρίδων και την σημαντική διάχωριση.
• Να ενσωματώνουν συστήματα υπολογιστικής ορασίας με άλλες υποσυστήματα αυτόνομων οχημάτων.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές βαθύτερης μάθησης για προηγμένες καθηκόντα ανίχνευσης.
• Να επιλύουν την απόδοση υπολογιστικών μοντέλων σε πραγματικά δείγματα.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής και ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν εξελιγμένους αλγορίθμους σχεδιασμού διαδρομής για να βελτιώσουν την απόδοση των αυτόνομων οχημάτων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις θεωρητικές βάσεις των εξελιγμένων αλγορίθμων σχεδιασμού διαδρομής.
• Εφαρμόσουν αλγορίθμους όπως το RRT*, το A* και το D* για πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο.
• Βελτιστοποιήσουν τον σχεδιασμό διαδρομής για αποφυγή εμποδίων και δυναμικά περιβάλλοντα.
• Ενσωματώσουν αλγορίθμους σχεδιασμού διαδρομής με δεδομένα αισθητήρων για βελτιωμένη ακρίβεια.
• Αξιολογήσουν την απόδοση διαφόρων αλγορίθμων σε πρακτικά σενάρια.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαιδεύση στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή προσωπικά) προσβλέπει σε επιπρόθεσμους διερέυνητες δεδομένων, ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης και αναπτυξτές AI για αυτόματα οχήματα που θέλουν να δημιουργήσουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν μοντέλα AI για εφαρμογές αυτόνομων οχήματος.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διαλλάξουν τις βασικές αρχές της AI και του παθμικού μάθησης στο πλαίσιο των αυτόνομων οχημάτων.
• Εφαρμόσουν τεχνικές υπολογιστικής οπτικής για πραγματικό χρόνο ανίχνευση εικόνων και ακολουθία λεωφορείων.
• Χρησιμοποιήσουν μάθηση παγκόσμια για λήψη αποφάσεων σε συστήματα εαυτού σχολίων.
• Ενσωματώσουν τεχνικές συγχώνευσης αισθητήρων για καλύτερη αίσθηση και πολιτεύη.
• Δημιουργήσουν μοντέλα παθμικού μάθησης για την πρόβλεψη και ανάλυση σεναρίων οδήγησης.