Automotive SPICE (A-SPICE) - 소개 교육 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 이 강의는 전기차 설계, 개발, 최적화에 대한 전문 지식을 습득하고자 하는 고급 자동차 전문가들을 대상으로 합니다. 특히 다음 세대의 기술과 지속 가능한 모빌리티 솔루션에 중점을 둡니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 효율적이고 공기역학적인 EV 아키텍처를 설계합니다.
• 에너지 최적화된 파워트레인 및 배터리 시스템을 통합합니다.
• 향상된 성능을 위한 혁신적인 설계 개념을 적용합니다.
• 고급 시뮬레이션 도구를 사용하여 프로토타입을 개발합니다.

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.

이 교육은 대한민국 (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 대한민국 (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 강사는 대한민국 (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 지도하는 실시간 교육(대한민국에서 온라인 또는 현장)은 전기차 충전 인프라를 설계, 관리, 그리고 스마트 그리드와 통합하여 지속 가능한 이동성과 에너지 관리를 지원하고자 하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 효율적이고 확장 가능한 EV 충전소를 설계합니다.
• 대규모 EV 보급의 그리드 영향을 분석합니다.
• 재생 에너지 원을 EV 충전 시스템에 통합합니다.
• 그리드 부하 균형을 맞추기 위한 스마트 충전 전략을 구현합니다.

이 인스트럭터 주도의 라이브 교육은 전기차 시스템의 진단, 유지보수 및 문제 해결을 실습적으로 익히고자 하는 중급 자동차 전문가를 대상으로 온라인과 오프라인 모두에서 제공됩니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• 전기차 구성품의 정기적인 유지보수를 수행합니다.
• EV 동력전달 시스템과 배터리 시스템의 일반적인 문제를 진단합니다.
• 결함 식별을 위해 진단 도구와 소프트웨어를 사용합니다.
• 고압 시스템을 취급할 때 안전 절차를 준수합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 지도형 라이브 트레이닝은 전기차(EV) 파워트레인 구조, 배터리 화학, 배터리 관리 시스템(BMS), 그리고 전기차에서 에너지 효율성에 영향을 미치는 요소를 포괄적으로 이해하고자 하는 중간 수준 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 전기차 파워트레인의 구조와 기능을 이해합니다.
• 전기차에서 다양한 배터리 화학과 그 응용을 분석합니다.
• 성능과 안전성을 향상시키기 위한 배터리 관리 기술을 구현합니다.
• 다양한 전기차 구성에서 에너지 효율을 평가합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로, 전기차의 임베디드 시스템과 지능형 소프트웨어 솔루션을 설계하고자 하는 고급 자동차 소프트웨어 전문가를 대상으로 합니다. 이는 자율 기능에 대한 AI 통합을 포함합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 전기차 제어 시스템을 위한 임베디드 소프트웨어 설계
• 효율적인 차량 운영을 위한 실시간 데이터 처리 구현
• 자율 전기차의 AI 기반 의사결정 통합
• 소프트웨어 안전성과 자동차 규정 준수에 대한 최선의 방법 적용

이 강사는 대한민국 (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 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 실습 수업으로, 전기차의 기초 지식을 습득하고자 하는 초보자 수준의 전문가를 대상으로 합니다. 여기에는 전기차의 종류, 핵심 구성 요소, 기본 충전 인프라에 대한 내용이 포함되며, 자동차 산업에서 고급 개념과 실용적인 응용을 탐구하는 데 필요한 준비도 이루어집니다.

이 강의를 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 전기차의 기본 원리와 구성 요소를 이해합니다.
• 다양한 전기차와 주요 특징을 식별합니다.
• 전기차 채택과 관련된 장점과 도전 과제를 인식합니다.
• 전기차 충전 인프라의 기본을 설명합니다.
• 전기차가 자동차 산업과 지속 가능성에 미치는 영향을 분석합니다.

이 강사는 대한민국 (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 대한민국 (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 강사는 대한민국 (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.