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Ethics and Legal Aspects of Autonomous Driving

 14 Horas
Este treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor, em Brasil (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.
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Introduction to Autonomous Vehicles: Concepts and Applications

 14 Horas
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.
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Vehicle-to-Everything (V2X) Communication for Autonomous Cars

 21 Horas
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.
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Sensor Technologies in Autonomous Vehicles

 21 Horas
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.
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Autonomous Vehicle Safety and Risk Assessment

 21 Horas
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.
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Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation

 21 Horas
Este treinamento prático, ministrado por um instrutor, em Brasil (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.
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Computer Vision for Autonomous Driving

 21 Horas
Este treinamento prático, ministrado por um instrutor, em Brasil (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.
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Advanced Path Planning Algorithms for Autonomous Vehicles

 21 Horas
Este treinamento prático, conduzido por um instrutor, em Brasil (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.
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AI and Deep Learning for Autonomous Driving

 21 Horas
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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Computer Vision for Autonomous Driving

2025-06-09 09:30
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Sensor Technologies in Autonomous Vehicles

2025-06-23 09:30
21 Horas
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Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation

2025-07-07 09:30
21 Horas
Online
$ 30165 (On-line)

Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation

2025-07-21 09:30
21 Horas
Online
$ 30165 (On-line)

Ethics and Legal Aspects of Autonomous Driving

2025-08-04 09:30
14 Horas
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