Grunnleggende kunnskap om cyber sikkerhet i bilbransjen Treningskurs

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 opplæringen ledet av en instruktør (online eller på sted) retter seg mot dataforskere på avansert nivå, AI-spesialister og utviklere av AI for biler som ønsker å bygge, trene og optimalisere AI-modeller for selvkjøre bilapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for AI og dyp lærings i sammenheng med selvkjøre biler.
• Implementere datamaskinvise teknikker for reeltid-objektdeteksjon og sporfølging.
• Bruke forsterkning lærings for beslutningsprosesser i selvkjøre systemer.
• Integrere sensorfusjonsteknikker for bedre oppfatning og navigering.
• Bygge dype læringsmodeller for å forutsi og analysere kjøresituasjoner.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) er en verdensomfattende utviklingspartnerskap mellom bilprodusenter, leverandører og verktøyutviklere som standardiserer programvarearkitekturen for bilers elektroniske styringsenheter (ECUs).

Dette undervisningsbaserte, live-kurset (online eller på stedet) er rettet mot mellom- og avansert nivå bilprogramvareutviklere som ønsker å designe, utvikle og integrere programvare ved hjelp av AUTOSAR Classic og Adaptive plattformer med fokus på ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå AUTOSAR Classic og Adaptive arkitekturer og deres viktigste forskjeller.
• Utvikle og konfigurere bilprogramvarekomponenter ved hjelp av AUTOSAR-kompatible verktøy.
• Integrasjon og testing av ADAS programvarekomponenter i AUTOSAR Adaptive miljøer.
• Anvende beste praksis for sikkerhet, sikkerhet og ytelsesoptimalisering for bilprogramvare.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktisk øvelse med bransjestandard AUTOSAR-verktøy.
• Prosjektbasert læring og simulering av bilbruksscenarier.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot for det meste ingeniører som ønsker å bruke Autosar til å designe bilkomponenter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Autosar.
• Sett opp en arbeidsflyt.
• Naviger jevnt i Autosar-miljøet.
• Arbeid effektivt.

Dette undervisningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-embeddes programmerere og bilindustrimaskinmestre som ønsker å bruke AUTOSAR Classic Platform for å utvikle, integrere og teste standardiserte programvarekomponenter for elektroniske kontrollenheter (ECUs).

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

Instalere og konfigurere AUTOSAR-utviklingsverktøy (f.eks., DaVinci Developer, EB Tresos, eller ETAS ISOLAR-A/B).

Forstå AUTOSARs lagrede arkitektur og grunnleggende programvaremodyller (BSW).

Designe og implementere AUTOSAR OS og kommunikasjonstack (COM stack).

Bruke CANoe eller lignende verktøy for simulering, testing og diagnoser i en AUTOSAR-miljø.

Dette instruktørbaserte, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-embedded programvareutviklere eller bilindustri-ingeniører som ønsker å forstå og konfigurere AUTOSAR OS (basert på OSEK/VDX) og COM-stacken for å skape pålitelig oppgavesteinering og kommunikasjon i bil-ECUs.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå AUTOSAR OS-arkitekturen og planleggingsprinsippene
• Implementere og administrere oppgaver, hendelser, alarmer og tellere
• Beskrive og konfigurere COM-stacklagene, inkludert PDUR og kommunikasjonstjenester
• Forklare protokollstacker (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) og hvordan AUTOSAR interagerer med dem
• Konfigurere OS- og COM-moduler ved hjelp av bransjeverktøy (Vector DaVinci eller ETAS ISOLAR)
• Simulere og validere oppgave- og kommunikasjonsflyt i en AUTOSAR-basert ECU

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.

Dette instruktørlede, live-trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå AI-utviklere og databehandlingsingeniører som ønsker å bygge robuste visjonssystemer for autonome kjøretøysapplikasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende konsepter innen databehandling i autonome kjøretøy.
• Implementere algoritmer for gjenkjenning av objekter, kjørestrek og semantisk segmentering.
• Integriere visjonssystemer med andre subsystemer i autonome kjøretøy.
• Bruke dype læringsteknikker for avanserte oppfatningstjenester.
• Vurdere ytelsen til databehandlingsmodeller i virkelige scenarier.

Denne kurset, ledet av en instruktør, i Norge introduserer systemarkitekturer, operativsystemer, nettverk, lagring og kryptografiske aspekter som bør tas i betraktning ved design av sikre innebygde systemer.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne ha en solid forståelse av sikkerhetsprinsipper, problemstillinger og teknologier. Mer viktig enn alt annet vil deltakerne ha tilgang til de teknikkene som er nødvendige for å utvikle trygge og sikre innebygde programvare.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å få en omfattende forståelse av EV-drivlinjearkitekturer, batterikjemi, batterimanagementsystemer (BMS) og faktorer som påvirker energieffektivitet i elektriske kjøretøy.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå strukturen og funksjonen til EV-drivlinjer.
• Analysere forskjellige batterikjemier og deres anvendelser i EVs.
• Implementere batterimanagementteknikker for å forbedre ytelse og sikkerhet.
• Vurdere energieffektivitet i forskjellige EV-konfigurasjoner.

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.

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 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.