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. Kitchener onsite live Autonomous Vehicles (AVs) trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Kitchener - 22, rue Frederick
22, rue Frederick, Kitchener, canada, N2H 6M6
Espace de bureau de premier plan au centre-ville
Établissez votre entreprise au cœur du centre-ville de Kitchener. Travaillez aux côtés de sociétés financières et d'assurances de premier plan dans nos bureaux du 22 Frederick Street, au coin de Frederick Street, vous offrant un accès facile aux commodités locales.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent explorer les dilemmes éthiques et les cadres juridiques entourant les véhicules autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les implications éthiques de la prise de décision basée sur l'IA dans les véhicules autonomes.
Analyser les cadres et politiques juridiques mondiaux régissant les voitures autonomes.
Examiner la responsabilité et la reddition de comptes en cas d'accidents impliquant des véhicules autonomes.
Évaluer l'équilibre entre l'innovation et la sécurité publique dans les lois sur la conduite autonome.
Discuter d'études de cas réelles impliquant des dilemmes éthiques et des litiges juridiques.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels et passionnés de niveau débutant qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux, les technologies et les applications des véhicules autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principaux composants et les principes de fonctionnement des véhicules autonomes.
Explorer le rôle de l'IA, des capteurs et du traitement des données en temps réel dans les systèmes de conduite autonome.
Analyser les différents niveaux d'autonomie des véhicules et leurs applications concrètes.
Examiner les aspects éthiques, juridiques et réglementaires de la mobilité autonome.
Acquérir une expérience pratique grâce à des simulations de véhicules autonomes.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs réseau et aux développeurs IoT automobile de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre les technologies de communication V2X pour les véhicules autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux de la communication V2X.
Analyser les modèles de communication V2V, V2I, V2P et V2N.
Mettre en œuvre les protocoles V2X tels que DSRC et C-V2X.
Développer des simulations pour les environnements de véhicules connectés.
Répondre aux défis de cybersécurité et de confidentialité dans les réseaux V2X.
Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire, aux professionnels de l'automobile et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent comprendre le rôle des capteurs dans les voitures autonomes, notamment le LiDAR, le radar, les caméras et les techniques de fusion de capteurs.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes.
Analyser les données des capteurs pour la perception et la prise de décision en temps réel du véhicule.
Mettre en œuvre des techniques de fusion de capteurs afin d'améliorer la précision et la sécurité du véhicule.
Optimiser le placement et l'étalonnage des capteurs pour améliorer les performances de conduite autonome.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs en sécurité de niveau avancé et aux professionnels de la sécurité automobile qui souhaitent élaborer des stratégies de sécurité complètes pour les véhicules autonomes, notamment l'analyse des dangers, les évaluations de la sécurité fonctionnelle et la conformité aux normes internationales.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Identifier et évaluer les risques pour la sécurité associés aux systèmes de conduite autonome.
Réaliser une analyse des dangers et une évaluation des risques en utilisant les normes de l'industrie.
Mettre en œuvre des méthodes de validation et de vérification de la sécurité pour les systèmes de véhicules autonomes.
Appliquer les normes de sécurité fonctionnelle, telles que l'ISO 26262 et la SOTIF.
Élaborer des stratégies d'atténuation des risques pour les défis liés à la sécurité des véhicules autonomes.
Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux spécialistes expérimentés en fusion de capteurs et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer des algorithmes de fusion multi-capteurs et optimiser la navigation en temps réel dans les systèmes autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux et les défis de la fusion de données multi-capteurs.
Implémenter des algorithmes de fusion de capteurs pour la navigation autonome en temps réel.
Intégrer les données des LiDAR, des caméras et des RADAR pour améliorer la perception.
Analyser et évaluer les performances du système de fusion dans diverses conditions.
Développer des solutions pratiques pour la réduction du bruit des capteurs et l'alignement des données.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux développeurs IA et aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des systèmes de vision robustes pour les applications de conduite autonome.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
Implémenter des algorithmes pour la détection d'objets, la détection de voies et la segmentation sémantique.
Intégrer les systèmes de vision avec les autres sous-systèmes des véhicules autonomes.
Appliquer les techniques d'apprentissage profond aux tâches de perception avancées.
Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.
Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent implémenter des algorithmes de planification de trajectoire sophistiqués afin d'améliorer les performances des véhicules autonomes.À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondements théoriques des algorithmes de planification de trajectoire avancés.
Implémenter des algorithmes tels que RRT*, A*, et D* pour la navigation en temps réel.
Optimiser la planification de trajectoire pour l'évitement d'obstacles et les environnements dynamiques.
Intégrer les algorithmes de planification de trajectoire avec les données des capteurs pour une précision accrue.
Évaluer les performances de divers algorithmes dans des scénarios pratiques.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux data scientists de niveau avancé, aux spécialistes de l'IA et aux développeurs d'IA pour l'automobile qui souhaitent concevoir, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour les applications de conduite autonome.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage profond dans le contexte des véhicules autonomes.
Implémenter des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi des voies.
Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
Intégrer des techniques de fusion de capteurs pour une meilleure perception et navigation.
Construire des modèles d'apprentissage profond pour prédire et analyser les scénarios de conduite.
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