서울 Autonomous Vehicles (AVs) 과정

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 차량과 관련된 윤리적 딜레마 및 법적 프레임워크를 탐구하고자 하는 초급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 자율 주행 차량의 AI 기반 의사 결정이 가져오는 윤리적 함의를 이해합니다.
• 자율 주행차를 규제하는 글로벌 법적 프레임워크 및 정책을 분석합니다.
• 자율 주행 차량 사고 발생 시 책임 및 의무를 검토합니다.
• 자율 주행 법률에서 혁신과 공공 안전 사이의 균형을 평가합니다.
• 윤리적 딜레마 및 법적 분쟁과 관련된 실제 사례 연구를 논의합니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 차량의 기본 개념, 기술 및 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 수준의 전문가 및 애호가를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행 차량의 핵심 구성 요소와 작동 원리를 이해합니다.
• AI, 센서 및 실시간 데이터 처리가 자율 주행 시스템에서 수행하는 역할을 살펴봅니다.
• 다양한 수준의 차량 자율 주행과 실제 응용 분야를 분석합니다.
• 자율 주행 이동성의 윤리적, 법적 및 규제 측면을 검토합니다.
• 자율 주행 차량 시뮬레이션에 대한 실습 경험을 얻습니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 차량을 위한 V2X 통신 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 네트워크 엔지니어 및 자동차 IoT 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• V2X 통신의 기본 개념을 이해합니다.
• V2V, V2I, V2P 및 V2N 통신 모델을 분석합니다.
• DSRC 및 C-V2X와 같은 V2X 프로토콜을 구현합니다.
• 연결된 차량 환경에 대한 시뮬레이션을 개발합니다.
• V2X 네트워크의 사이버 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결합니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행차의 센서 역할을 이해하고자 하는 중급 엔지니어, 자동차 전문가 및 IoT 전문가를 대상으로 LiDAR, 레이더, 카메라 및 센서 융합 기술을 다룹니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행차에 사용되는 다양한 유형의 센서를 이해합니다.
• 실시간 차량 인식 및 의사 결정을 위해 센서 데이터를 분석합니다.
• 차량의 정확도와 안전성을 향상시키기 위해 센서 융합 기술을 구현합니다.
• 향상된 자율 주행 성능을 위해 센서 배치 및 보정을 최적화합니다.

이 교육은 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도의 실시간 교육으로, 자율 주행 차량을 위한 포괄적인 안전 전략(위험 분석, 기능 안전 평가 및 국제 표준 준수 포함)을 개발하고자 하는 고급 안전 엔지니어 및 자동차 안전 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 자율 주행 시스템과 관련된 안전 위험을 식별하고 평가합니다.
• 산업 표준을 사용하여 위험 분석 및 위험 평가를 수행합니다.
• AV 시스템에 대한 안전 검증 및 확인 방법을 구현합니다.
• ISO 26262 및 SOTIF와 같은 기능 안전 표준을 적용합니다.
• AV 안전 문제에 대한 위험 완화 전략을 개발합니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 다중 센서 융합 알고리즘을 개발하고 자율 시스템의 실시간 내비게이션을 최적화하고자 하는 고급 센서 융합 전문가 및 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 다중 센서 데이터 융합의 기본 원리와 과제를 이해합니다.
• 실시간 자율 내비게이션을 위한 센서 융합 알고리즘을 구현합니다.
• LiDAR, 카메라, RADAR 데이터를 통합하여 인식 기능을 향상시킵니다.
• 다양한 조건에서 융합 시스템 성능을 분석하고 평가합니다.
• 센서 노이즈 감소 및 데이터 정렬을 위한 실용적인 솔루션을 개발합니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 직접 지도하는 라이브 교육으로, 자율주행 응용 프로그램을 위한 견고한 비전 시스템을 구축하려는 중간 수준의 AI 개발자 및 컴퓨터 비전 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 자율주행 차량에서 컴퓨터 비전의 기본 개념을 이해합니다.
• 객체 탐지, 차선 탐지 및 의미 분할을 위한 알고리즘을 구현합니다.
• 비전 시스템을 자율주행 차량의 다른 하위 시스템과 통합합니다.
• 고급 지각 작업에 대한 딥러닝 기법을 적용합니다.
• 실세계 시나리오에서 컴퓨터 비전 모델의 성능을 평가합니다.

이 교육 과정은 숙련된 로봇 공학 엔지니어 및 AI 연구자를 대상으로 하며, 자율 주행 차량의 성능을 향상시키기 위해 정교한 경로 계획 알고리즘을 구현하는 방법을 다룹니다. 온라인 또는 현장 교육으로 진행됩니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 고급 경로 계획 알고리즘의 이론적 기초를 이해합니다.
• RRT*, A*, D*와 같은 알고리즘을 실시간 내비게이션에 구현합니다.
• 장애물 회피 및 동적 환경에 대한 경로 계획을 최적화합니다.
• 더욱 정확한 경로 계획을 위해 센서 데이터를 알고리즘에 통합합니다.
• 다양한 알고리즘의 성능을 실제 시나리오에서 평가합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육 과정으로, 고급 수준의 데이터 과학자, AI 전문가, 그리고 자율주행 차량의 AI 모델을 구축, 학습, 최적화하고자 하는 자동차 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자율주행 차량에서 AI와 딥러닝의 기본 원리를 이해할 수 있습니다.
• 실시간 객체 탐지 및 차선 유지를 위한 컴퓨터 비전 기술을 구현할 수 있습니다.
• 자율주행 시스템에서 의사결정을 위한 강화 학습을 활용할 수 있습니다.
• 더 나은 인식 및 탐색을 위해 센서 융합 기술을 통합할 수 있습니다.
• 주행 시나리오를 예측하고 분석하기 위해 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다.