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 Manaus or in NobleProg corporate training centers in Manaus.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Manaus - Adrianòpolis
Rua Salvador, 120, Manaus, Brasil, 69057-040
Localizada no bairro do Adrianópolis de Manaus, área comercial de grande peso para a cidade
Este treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor, em Manaus (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam explorar os dilemas éticos e as estruturas legais que envolvem veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as implicações éticas da tomada de decisão baseada em IA em veículos autônomos.
Analisar as estruturas e políticas legais globais que regulamentam carros autônomos.
Examinar a responsabilidade e a responsabilização em caso de acidentes com veículos autônomos.
Avaliar o equilíbrio entre inovação e segurança pública nas leis de condução autônoma.
Discutir estudos de caso do mundo real envolvendo dilemas éticos e disputas legais.
Este treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é destinado a profissionais e entusiastas de nível iniciante que desejam compreender os conceitos fundamentais, as tecnologias e as aplicações de veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os principais componentes e os princípios de funcionamento dos veículos autônomos.
Explorar o papel da IA, dos sensores e do processamento de dados em tempo real nos sistemas de direção autônoma.
Analisar os diferentes níveis de autonomia veicular e suas aplicações no mundo real.
Examinar os aspectos éticos, legais e regulamentares da mobilidade autônoma.
Obter experiência prática com simulações de veículos autônomos.
Este treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é voltado para engenheiros de rede de nível intermediário e desenvolvedores de IoT automotivo que desejam compreender e implementar tecnologias de comunicação V2X para veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais da comunicação V2X.
Analisar os modelos de comunicação V2V, V2I, V2P e V2N.
Implementar protocolos V2X como DSRC e C-V2X.
Desenvolver simulações para ambientes de veículos conectados.
Abordar os desafios de segurança cibernética e privacidade em redes V2X.
Este treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é direcionado a engenheiros de nível intermediário, profissionais automotivos e especialistas em IoT que desejam compreender o papel dos sensores em carros autônomos, abrangendo LiDAR, radar, câmeras e técnicas de fusão de sensores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os diferentes tipos de sensores utilizados em veículos autônomos.
Analisar dados de sensores para percepção e tomada de decisão em tempo real do veículo.
Implementar técnicas de fusão de sensores para melhorar a precisão e a segurança do veículo.
Otimizar o posicionamento e a calibração dos sensores para aprimorar o desempenho da condução autônoma.
Este treinamento prático, liderado por um instrutor (online ou presencial), é direcionado a engenheiros de segurança avançados e profissionais de segurança automotiva que desejam desenvolver estratégias de segurança abrangentes para veículos autônomos, incluindo análise de riscos, avaliações de segurança funcional e conformidade com os padrões internacionais.
Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:
Identificar e avaliar os riscos de segurança associados aos sistemas de direção autônoma.
Realizar análise de riscos e avaliação de riscos usando os padrões da indústria.
Implementar métodos de validação e verificação de segurança para sistemas de AV.
Aplicar padrões de segurança funcional, como ISO 26262 e SOTIF.
Desenvolver estratégias de mitigação de riscos para os desafios de segurança de AV.
Este treinamento prático, ministrado por um instrutor, em Manaus (online ou presencial) é destinado a especialistas avançados em fusão de sensores e engenheiros de IA que desejam desenvolver algoritmos de fusão multi-sensor e otimizar a navegação em tempo real em sistemas autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos e os desafios da fusão de dados multi-sensor.
Implementar algoritmos de fusão de sensores para navegação autônoma em tempo real.
Integrar dados de LiDAR, câmeras e RADAR para aprimoramento da percepção.
Analisar e avaliar o desempenho do sistema de fusão em diversas condições.
Desenvolver soluções práticas para redução de ruído de sensores e alinhamento de dados.
Este treinamento prático, ministrado por um instrutor, em Manaus (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário e engenheiros de visão computacional que desejam construir sistemas de visão robustos para aplicações de direção autônoma.Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de visão computacional em veículos autônomos.
Implementar algoritmos para detecção de objetos, detecção de faixa e segmentação semântica.
Integrar sistemas de visão com outros subsistemas de veículos autônomos.
Aplicar técnicas de aprendizado profundo para tarefas avançadas de percepção.
Avaliar o desempenho de modelos de visão computacional em cenários do mundo real.
Este treinamento prático, conduzido por um instrutor, em Manaus (online ou presencial), é voltado para engenheiros de robótica e pesquisadores de IA de nível avançado que desejam implementar algoritmos sofisticados de planejamento de trajetória para aprimorar o desempenho de veículos autônomos.Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos teóricos de algoritmos avançados de planejamento de trajetória.
Implementar algoritmos como RRT*, A* e D* para navegação em tempo real.
Otimizar o planejamento de trajetória para evitar obstáculos e operar em ambientes dinâmicos.
Integrar algoritmos de planejamento de trajetória com dados de sensores para maior precisão.
Avaliar o desempenho de vários algoritmos em cenários práticos.
Este treinamento, conduzido por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é destinado a cientistas de dados, especialistas em IA e desenvolvedores de IA automotiva de nível avançado que desejam construir, treinar e otimizar modelos de IA para aplicações de direção autônoma.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da IA e do aprendizado profundo no contexto de veículos autônomos.
Implementar técnicas de visão computacional para detecção de objetos em tempo real e seguimento de faixa.
Utilizar o aprendizado por reforço para a tomada de decisões em sistemas de direção autônoma.
Integrar técnicas de fusão de sensores para uma melhor percepção e navegação.
Construir modelos de aprendizado profundo para prever e analisar cenários de direção.
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