품질 코어 도구 교육 과정

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 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

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.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture)는 자동차 제조사, 공급업체, 도구 개발업체들이 참여하는 세계적인 파트너십으로, 자동차 전자제어장치(ECU)의 소프트웨어 아키텍처를 표준화하는 프로젝트입니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급에서 고급 수준의 자동차 소프트웨어 개발자를 대상으로 하며, AUTOSAR 클래식 및 적응형 플랫폼을 사용하여 ADAS(고급 운전자 보조 시스템)를 설계, 개발, 통합하는 데 중점을 둡니다.

이 교육을 마치면 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AUTOSAR 클래식 및 적응형 아키텍처와 그 주요 차이점을 이해합니다.
• AUTOSAR 호환 도구를 사용하여 자동차 소프트웨어 구성 요소를 개발하고 구성합니다.
• AUTOSAR 적응형 환경에서 ADAS 소프트웨어 구성 요소를 통합 및 테스트합니다.
• 자동차 시스템의 안전성, 보안성, 성능 최적화에 대한 최선의 관행을 적용합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 업계 표준 AUTOSAR 도구를 활용한 실습.
• 프로젝트 기반 학습 및 자동차 사용 사례 시뮬레이션.

강의 맞춤형 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 일정을 조율해 주세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Autosar을 사용하여 자동차 구성 요소를 설계하려는 엔지니어를 주로 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Autosar을 설치하고 구성하세요.
• 워크플로를 설정합니다.
• Autosar 환경에서 원활하게 탐색하세요.
• 효율적으로 일하세요.

이 강사 주도형 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 임베디드 소프트웨어 개발자와 자동차 엔지니어를 대상으로 하며, AUTOSAR Classic Platform을 사용하여 전자 제어 장치(ECUs)용 표준화된 소프트웨어 구성요소를 개발, 통합 및 테스트하기를 원하는 사람들을 위해 설계되었습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

AUTOSAR 개발 도구(예: DaVinci Developer, EB Tresos, 또는 ETAS ISOLAR-A/B)를 설치하고 설정할 수 있습니다.

AUTOSAR 계층 구조와 기본 소프트웨어 모듈(BSW)을 이해합니다.

AUTOSAR OS 및 통신 스택(COM 스택)을 설계하고 구현할 수 있습니다.

CANoe 또는 유사한 도구를 사용하여 AUTOSAR 환경에서 시뮬레이션, 테스트 및 진단을 수행합니다.

이 강사 주도, 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 임베디드 소프트웨어 개발자나 자동차 엔지니어를 대상으로 합니다. AUTOSAR OS (OSEK/VDX 기반)와 COM 스택을 구성하여 자동차 ECU에서 신뢰성 있는 작업 스케줄링과 통신을 가능하게 하기 위해 이해하고 구성하는 방법을 배우게 됩니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• AUTOSAR OS 아키텍처와 스케줄링 정책을 이해합니다.
• 작업, 이벤트, 알람, 카운터를 구현하고 관리합니다.
• PDUR 및 통신 서비스를 포함한 COM 스택 레이어를 설명하고 구성합니다.
• 프로토콜 스택(CAN, LIN, FlexRay, Ethernet)과 AUTOSAR가 어떻게 상호 작용하는지 설명합니다.
• 업계 도구(Vector DaVinci 또는 ETAS ISOLAR)를 사용하여 OS 및 COM 모듈을 구성합니다.
• AUTOSAR 기반 ECU에서 작업과 통신 흐름을 시뮬레이션하고 검증합니다.

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 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 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 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.