Artificial Intelligence (AI) in Automotive Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å få grunnleggende kunnskap om elektriske kjøretøy, inkludert deres typer, kjernekomponenter og grunnleggende ladeinfrastruktur, og forberede seg på å utforske avanserte konsepter og praktiske anvendelser i bilindustrien.

Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene og komponentene i elektriske kjøretøy.
• Identifisere forskjellige typer el-biler og deres viktigste egenskaper.
• Gjenkjenne fordeler og utfordringer knyttet til bruk av el-biler.
• Forklare det grunnleggende om ladeinfrastruktur for el-biler.
• Analysere virkningen av el-biler på bilindustrien og bærekraft.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå som ønsker å få en omfattende forståelse av EV-drivlinjearkitekturer, batterikjemi, batteristyringssystemer (BMS) og faktorene som påvirker energieffektiviteten i elektriske kjøretøy.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå strukturen og funksjonen til EV-drivlinjer.
• Analysere ulike batterikjemier og deres bruksområder i EVs.
• Implementere batteristyringsteknikker for å forbedre ytelse og sikkerhet.
• Evaluere energieffektiviteten i ulike EV-konfigurasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå som ønsker å utvikle ferdigheter innen design, administrasjon og integrering av EV-ladingsinfrastruktur med smarte nett for å støtte bærekraftig mobilitet og energistyring.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Designe effektive og skalerbare EV-ladestasjoner.
• Analysere effekten av utbredt EV-adopsjon på strømnettet.
• Integrere fornybare energikilder i EV-ladesystemer.
• Implementere smarte ladestrategier for å balansere belastningen på strømnettet.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot bilfagfolk på mellomnivå som ønsker å utvikle praktiske ferdigheter innen diagnose, vedlikehold og feilsøking av elektriske kjøretøysystemer, inkludert motorer, batterier og programvare om bord.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utføre rutinemessig vedlikehold på komponenter i elektriske kjøretøy.
• Diagnostisere vanlige problemer med EV-drivlinjer og batterisystemer.
• Bruke diagnostiske verktøy og programvare for feilidentifisering.
• Implementere sikre praksiser ved håndtering av høyspenningssystemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne fagfolk innen bilindustrien som ønsker å utvikle ekspertise innen design, utvikling og optimalisering av elektriske kjøretøy, med fokus på neste generasjons teknologi og bærekraftige mobilitetsløsninger.

Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:

• Designe effektive og aerodynamiske EV-arkitekturer.
• Integrere energieffektive drivlinjer og batterisystemer.
• Anvende innovative designkonsepter for forbedret ytelse.
• Utvikle prototyper ved hjelp av avanserte simuleringsverktøy.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne programvareprofesjoneller innen bilindustrien som ønsker å forbedre sin ekspertise innen design av innebygde systemer og intelligente programvareløsninger for elektriske kjøretøy, inkludert AI-integrasjon for autonome funksjoner.

Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:

• Designe innebygd programvare for EV-styringssystemer.
• Implementere sanntidsdatabehandling for effektiv kjøretøydrift.
• Integrere AI-drevet beslutningstaking for autonome EL-biler.
• Anvende beste praksis innen programvaresikkerhet og overholdelse av bilindustriens forskrifter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne dataforskere, AI-spesialister og AI-utviklere innen bilindustrien som ønsker å bygge, trene og optimalisere AI-modeller for selvkjørende applikasjoner.

Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for AI og dyp læring i konteksten av selvkjørende kjøretøy.
• Implementere datasynteknikker for sanntids objektgjenkjenning og filfølging.
• Utnytte forsterkende læring for beslutningstaking i selvkjørende systemer.
• Integrere sensorfusjonsteknikker for bedre oppfatning og navigasjon.
• Bygge dype læringsmodeller for å forutsi og analysere kjørescenarioer.

Denne instruktørledede opplæringen, som kan gjennomføres online eller på stedet, er rettet mot erfarne robotikk-ingeniører og AI-forskere som ønsker å implementere sofistikerte algoritmer for baneplanlegging for å forbedre ytelsen til autonome kjøretøy.

Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:

• Forstå de teoretiske grunnlagene for avanserte algoritmer for baneplanlegging.
• Implementere algoritmer som RRT*, A*, og D* for navigasjon i sanntid.
• Optimalisere baneplanlegging for unngåelse av hindringer og dynamiske miljøer.
• Integrere algoritmer for baneplanlegging med sensordata for økt nøyaktighet.
• Evaluere ytelsen til ulike algoritmer i praktiske scenarier.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere og ingeniører innen datasyntese som ønsker å bygge robuste visionsystemer for selvkjørende applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for datasyn i selvkjørende kjøretøy.
• Implementere algoritmer for objektgjenkjenning, filgjenkjenning og semantisk segmentering.
• Integrere visionsystemer med andre underordnede systemer i selvkjørende kjøretøy.
• Anvende teknikker for dyp læring for avanserte oppgavebehandlinger.
• Evaluere ytelsen til datasyntmodeller i virkelige scenarier.

Dette instruktørledede kurset, som tilbys både online og på stedet, er rettet mot erfarne spesialister innen sensorfusjon og AI-ingeniører som ønsker å utvikle algoritmer for fusjon av flere sensorer og optimalisere sanntidsnavigasjon i autonome systemer.

Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper og utfordringer knyttet til datafusjon fra flere sensorer.
• Implementere algoritmer for sensorfusjon for sanntidsnavigasjon i autonome systemer.
• Integrere data fra LiDAR, kameraer og RADAR for å forbedre oppfattelsesevnen.
• Analysere og evaluere ytelsen til fusjonssystemet under ulike forhold.
• Utvikle praktiske løsninger for støyreduksjon i sensorer og datajustering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot sikkerhetsingeniører og fagfolk innen bilindustrien som ønsker å utvikle omfattende sikkerhetsstrategier for autonome kjøretøy, inkludert risikoanalyse, funksjonell sikkerhetsvurdering og overholdelse av internasjonale standarder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifisere og vurdere sikkerhetsrisikoer knyttet til autonome kjøresystemer.
• Gjennomføre risikoanalyse og risikovurdering ved hjelp av bransjestandarder.
• Implementere sikkerhetsvalidering og verifiseringsmetoder for AV-systemer.
• Anvende funksjonelle sikkerhetsstandarder, som ISO 26262 og SOTIF.
• Utvikle risikoreduserende strategier for sikkerhetsutfordringer knyttet til autonome kjøretøy.

Denne instruktørledede, live opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører på mellomnivå, fagfolk innen bilindustrien og IoT-spesialister som ønsker å forstå sensorenes rolle i selvkjørende biler, og dekker LiDAR, radar, kameraer og sensorfusjonsteknikker.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de forskjellige typene sensorer som brukes i autonome kjøretøy.
• Analysere sensordata for sanntids kjøretøypersepsjon og beslutningstaking.
• Implementere sensorfusjonsteknikker for å forbedre kjøretøyets nøyaktighet og sikkerhet.
• Optimalisere sensorplassering og kalibrering for forbedret ytelse for autonom kjøring.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nettverksingeniører på mellomnivå og utviklere innenfor bil-IoT som ønsker å forstå og implementere V2X-kommunikasjonsteknologier for autonome kjøretøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene innen V2X-kommunikasjon.
• Analysere V2V-, V2I-, V2P- og V2N-kommunikasjonsmodeller.
• Implementere V2X-protokoller som DSRC og C-V2X.
• Utvikle simuleringer for tilkoblede kjøretøymiljøer.
• Håndtere sikkerhets- og personvernutfordringer i V2X-nettverk.

Dette er et kurs i regi av instruktør, gjennomført som fjernundervisning eller på stedet, og er beregnet for nybegynnere og entusiaster som ønsker å forstå de grunnleggende konseptene, teknologiene og bruksområdene for selvkjørende kjøretøy.

Etter fullført kurs vil deltakerne kunne:

• Forstå de viktigste komponentene og virkemåtene til selvkjørende kjøretøy.
• Utforske rollen til kunstig intelligens (AI), sensorer og sanntidsdatabehandling i selvkjørende systemer.
• Analysere ulike nivåer av kjøretøyautonomi og deres anvendelser i den virkelige verden.
• Undersøke de etiske, juridiske og regulatoriske aspektene ved autonom mobilitet.
• Få praktisk erfaring med simuleringer av selvkjørende kjøretøy.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å utforske de etiske dilemmaene og de juridiske rammene rundt autonome kjøretøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de etiske implikasjonene av AI-drevet beslutningstaking i autonome kjøretøy.
• Analysere globale juridiske rammeverk og retningslinjer som regulerer selvkjørende biler.
• Undersøke ansvar og ansvarlighet ved autonome kjøretøyulykker.
• Evaluere balansen mellom innovasjon og offentlig sikkerhet i lover om autonom kjøring.
• Diskutere casestudier fra virkeligheten som involverer etiske dilemmaer og juridiske tvister.