Statistical Process Control (SPC) 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 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 지속 가능한 이동성과 에너지 관리를 지원하기 위해 스마트 그리드와 함께 EV 충전 인프라를 설계, 관리 및 통합하는 기술을 개발하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 효율적이고 확장 가능한 EV 충전소를 설계합니다.
• 광범위한 EV 도입이 전력망에 미치는 영향을 분석합니다.
• EV 충전 시스템에 재생 에너지원을 통합합니다.
• 전력망 부하를 균형 있게 유지하기 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 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도의 실시간 교육으로, 전기 자동차용 임베디드 시스템 및 지능형 소프트웨어 솔루션 설계 전문성을 향상시키고자 하는 고급 자동차 소프트웨어 전문가를 대상으로 합니다. 여기에는 자율 기능 구현을 위한 AI 통합이 포함됩니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 전기 자동차 제어 시스템용 임베디드 소프트웨어 설계.
• 효율적인 차량 운전을 위한 실시간 데이터 처리 구현.
• 자율 주행 전기 자동차를 위한 AI 기반 의사 결정 통합.
• 소프트웨어 안전 및 자동차 규정 준수 모범 사례 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 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 전기 자동차의 종류, 핵심 구성 요소 및 기본적인 충전 인프라에 대한 기초 지식을 습득하고 자동차 산업의 고급 개념과 실제 적용을 탐구할 준비를 하려는 초급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 전기 자동차의 기본 원리와 구성 요소를 이해합니다.
• 다양한 유형의 전기 자동차와 주요 기능을 식별합니다.
• 전기 자동차 도입과 관련된 이점과 과제를 인식합니다.
• 전기 자동차 충전 인프라의 기본 사항을 설명합니다.
• 전기 자동차가 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.