Cursos de Autonomous Vehicles (AVs) en Área de la Bahía de San Francisco

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos legales que rodean a los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por la IA en vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los automóviles de conducción autónoma.
• Examinar la responsabilidad y la rendición de cuentas en caso de accidentes de vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes de conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos del mundo real que involucren dilemas éticos y disputas legales.

Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos, tecnologías y aplicaciones fundamentales de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción autónoma.
• Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
• Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
• Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de redes de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
• Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales de la automoción y especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los coches autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
• Analizar los datos de los sensores para la percepción y la toma de decisiones del vehículo en tiempo real.
• Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y la seguridad del vehículo.
• Optimizar la ubicación y la calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a especialistas en fusión de sensores de nivel avanzado e ingenieros de IA que desean desarrollar algoritmos de fusión de múltiples sensores y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
• Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión en diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción de ruido de sensores y la alineación de datos.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión artificial que desean construir sistemas de visión robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión artificial en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, la detección de carriles y la segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas de vehículos autónomos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión artificial en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores de IA que desean implementar algoritmos sofisticados de planificación de rutas para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos avanzados de planificación de rutas.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de rutas para la evasión de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar algoritmos de planificación de rutas con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de varios algoritmos en escenarios prácticos.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos de nivel avanzado, especialistas en IA y desarrolladores de IA automotriz que desean construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA y el aprendizaje profundo en el contexto de los vehículos autónomos.
• Implementar técnicas de visión artificial para la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de carriles.
• Utilizar el aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en sistemas de conducción autónoma.
• Integrar técnicas de fusión de sensores para una mejor percepción y navegación.
• Construir modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.