Formation Autonomous Vehicles (AVs) en Gand

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, à Gand s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant explorer les dilemmes éthiques et les cadres juridiques entourant les véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les implications éthiques de la prise de décision pilotée par l'IA dans les véhicules autonomes.
• Analyser les cadres juridiques et les politiques mondiaux régissant les voitures autonomes.
• Examiner la responsabilité et la redevabilité en cas d'accidents impliquant des véhicules autonomes.
• Évaluer l'équilibre entre innovation et 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 en direct, animée par un formateur, à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants et aux passionnés souhaitant comprendre les concepts fondamentaux, les technologies et les applications des véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les composants clés 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 aux simulations de véhicules autonomes.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs réseaux de niveau intermédiaire et aux développeurs IoT automobiles souhaitant comprendre et mettre en œuvre les technologies de communication V2X pour les véhicules autonomes.

À l'issue 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 le DSRC et le C-V2X.
• Développer des simulations pour des environnements de véhicules connectés.
• Aborder les défis de la cybersécurité et de la protection de la vie privée dans les réseaux V2X.

Ce stage, animé par un formateur et dispensé en direct à Gand (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, en couvrant le LiDAR, le radar, les caméras et les techniques de fusion de capteurs.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure 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 pour améliorer la précision et la sécurité du véhicule.
• Optimiser l'installation et l'étalonnage des capteurs pour améliorer les performances de conduite autonome.

Ce cours animé par un instructeur à Gand (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs en sécurité de niveau avancé et aux professionnels de la sécurité automobile souhaitant élaborer des stratégies de sécurité complètes pour les véhicules autonomes, incluant l'analyse des dangers, les évaluations de la sécurité fonctionnelle et la conformité aux normes internationales.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Identifier et évaluer les risques liés à la sécurité des systèmes de conduite autonome.
• Réaliser des analyses de dangers et des évaluations des risques selon les normes de l'industrie.
• Mettre en œuvre des méthodes de validation et de vérification de la sécurité pour les systèmes AV.
• Appliquer les normes de sécurité fonctionnelle, telles que l'ISO 26262 et la SOTIF.
• Développer des stratégies d'atténuation des risques pour les défis de sécurité des véhicules autonomes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, dans Gand s'adresse aux spécialistes du niveau avancé 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 l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux et les défis de la fusion de données multi-capteurs.
• Mettre en œuvre des algorithmes de fusion de capteurs pour la navigation autonome en temps réel.
• Intégrer les données des capteurs LiDAR, des caméras et du 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 en direct, animée par un formateur en Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir des systèmes visuels robustes pour des applications de conduite autonome.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
• Implémenter des algorithmes de détection d'objets, de détection de voies et de segmentation sémantique.
• Intégrer des systèmes de vision aux autres sous-systèmes des véhicules autonomes.
• Appliquer des techniques d'apprentissage profond pour des tâches de perception avancées.
• Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, en Gand s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en intelligence artificielle de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre 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 avancés de planification de trajectoire.
• Mettre en œuvre 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 améliorer la précision.
• Évaluer les performances de différents algorithmes dans des situations pratiques.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, à Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists avancés, aux spécialistes de l'IA et aux développeurs d'IA automobile souhaitant créer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour des applications de conduite autonome.

À l'issue 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.
• Mettre en œuvre des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi de voie.
• Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
• Intégrer des techniques de fusion de capteurs pour améliorer la perception et la navigation.
• Construire des modèles d'apprentissage profond pour prédire et analyser les scénarios de conduite.