Sicherheit und Risikobewertung von autonomen Fahrzeugen Schulung

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Robotic-Ingenieure und Forscher im Bereich KI, die komplexe Pfadplanungsalgorithmen implementieren möchten, um die Leistung autonomer Fahrzeuge zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen fortgeschrittener Pfadplanungsalgorithmen zu verstehen.
• Algorithmen wie RRT*, A* und D* zur Echtzeit-Navigation umzusetzen.
• Pfadplanungen für das Ausweichen vor Hindernissen sowie in dynamischen Umgebungen zu optimieren.
• Pfadplanungsalgorithmen mit Sensordaten zu verknüpfen, um höhere Genauigkeit zu erreichen.
• Die Leistung verschiedener Algorithmen unter realen Bedingungen zu bewerten.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, KI-Spezialisten sowie Entwickler im Bereich Automobil-KI, die eigenständig KI-Modelle für autonomes Fahren erstellen, trainieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss des Seminars verfügen die Teilnehmer über folgende Kompetenzen:

• Sie beherrschen die Grundlagen von KI und Deep Learning im Kontext autonomer Fahrzeuge.
• Sie können Computer-Vision-Techniken zur Echtzeit-Erkennung von Objekten sowie zum Spurenfolgen anwenden.
• Sie nutzen Verstärkungslernen, um Entscheidungen in selbstfahrenden Systemen zu treffen.
• Sie beherrschen die Integration von Sensor-Fusions-Techniken zur verbesserten Wahrnehmung und Navigation.
• Sie können Deep-Learning-Modelle erstellen, um Fahrszenarien vorherzusagen und zu analysieren.

Dieses leitergestützte, praxisorientierte Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler sowie Ingenieure der Bildverarbeitung mittleren Kenntnisstands, die robuste visuelle Systeme für autonome Fahrzeuge entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die grundlegenden Konzepte der Computervision im Kontext autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Algorithmen zur Objekterkennung, Spurerfassung sowie semantischen Segmentierung umzusetzen.
• Visuelle Systeme mit anderen Unterkomponenten autonomer Fahrzeuge zu integrieren.
• Deep-Learning-Verfahren für fortgeschrittene Wahrnehmungsaufgaben einzusetzen.
• Die Leistungsfähigkeit von Computervision-Modellen in realen Einsatzszenarien zu bewerten.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Berufsanfänger, die sich mit den ethischen Dilemmen und rechtlichen Rahmenbedingungen autonomer Fahrzeuge vertraut machen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die ethischen Auswirkungen von KI-gesteuerten Entscheidungen bei autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Globale rechtliche Rahmenbedingungen sowie Richtlinien zur Regulierung selbstfahrender Autos zu analysieren.
• Die Haftung und Verantwortlichkeit im Falle von Unfällen mit autonomen Fahrzeugen zu beleuchten.
• Das Gleichgewicht zwischen Innovation und öffentlicher Sicherheit in Gesetzen zum automatisierten Fahren zu bewerten.
• Reale Fallbeispiele zu ethischen Dilemmen und rechtlichen Streitigkeiten zu diskutieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger aus der Praxis sowie Begeisterte, die die Grundkonzepte, Technologien und Einsatzmöglichkeiten autonomer Fahrzeuge verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die wesentlichen Komponenten sowie Funktionsprinzipien autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Die Rolle von künstlicher Intelligenz, Sensoren und Echtzeitdatenverarbeitung in selbstfahrenden Systemen kennenzulernen.
• Die verschiedenen Autonomiegrade von Fahrzeugen sowie deren praktische Anwendungen zu analysieren.
• Die ethischen, rechtlichen und regulatorischen Aspekte der autonomen Mobilität zu beleuchten.
• Praktische Erfahrungen durch Simulationen autonomer Fahrzeuge zu sammeln.

Dieses vom Kursleiter geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Spezialisten im Bereich der Sensordatenfusion sowie AI-Ingenieure, die Algorithmen zur Datenfusion entwickeln und die Echtzeit-Navigation in autonomen Systemen optimieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen sowie Herausforderungen der Mehrsensorischen Datenfusion zu verstehen.
• Sensordaten-Fusionsalgorithmen zur Echtzeit-Navigation autonomer Systeme umzusetzen.
• Daten von LiDAR, Kameras und RADAR zu integrieren, um die Objekterkennung zu verbessern.
• Die Leistungsfähigkeit von Datenfusionssystemen unter verschiedenen Bedingungen zu analysieren und zu bewerten.
• Praktische Lösungen zur Reduzierung von Sensorknauschung sowie zur Dateneinrichtung zu entwickeln.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure auf mittlerem Niveau, Automotive-Fachleute und IoT-Experten, die die Rolle von Sensoren in selbstfahrenden Autos verstehen möchten. Es behandelt LiDAR, Radar, Kameras sowie Techniken zur Sensorfusion.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die verschiedenen Arten von Sensoren in autonomen Fahrzeugen erkennen und verstehen.
• Sensordaten zur Echtzeit-Wahrnehmung und Entscheidungsfindung des Fahrzeugs analysieren.
• Sensorfusion-Techniken implementieren, um Genauigkeit und Sicherheit des Fahrzeugs zu verbessern.
• Die Positionierung und Kalibrierung der Sensoren so optimieren, dass die autonome Fahrfähigkeit gesteigert wird.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerkingenieure und Entwickler von Automotive-IoT-Lösungen mittleren Kenntnisstands, die V2X-Technologien für autonome Fahrzeuge verstehen und umsetzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundkonzepte der V2X-Kommunikation zu verstehen.
• Die Kommunikationsmodelle V2V, V2I, V2P und V2N zu analysieren.
• V2X-Protokolle wie DSRC und C-V2X erfolgreich einzusetzen.
• Simulationen für vernetzte Fahrzeugumgebungen zu entwickeln.
• Sicherheits- und Datenschutzprobleme in V2X-Netzwerken zu bewältigen.