Curso de Inteligência Artificial (IA) no setor automobilístico
Este curso aborda a IA, com ênfase em Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, no setor automobilístico. Ajuda a identificar quais tecnologias podem (potencialmente) ser usadas em diversas situações em um veículo, desde automações simples e reconhecimento de imagens até a tomada de decisões autônoma.
Programa do Curso
Estado atual da tecnologia
- O que é utilizado
- O que pode ser potencialmente utilizado
IA baseada em regras
- Simplificação da tomada de decisão
Aprendizado de Máquina
- Classificação
- Agrupamento
- Redes Neurais
- Tipos de Redes Neurais
- Apresentação de exemplos funcionais e discussão
Aprendizado Profundo
- Vocabulário básico
- Quando usar Aprendizado Profundo e quando não usar
- Estimação de recursos computacionais e custos
- Breve pano de fundo teórico sobre Redes Neurais Profundas
Aprendizado Profundo na prática (principalmente usando TensorFlow)
- Preparação de Dados
- Escolha da função de perda
- Escolha do tipo apropriado de rede neural
- Acurácia versus velocidade e recursos
- Treinamento de rede neural
- Medição de eficiência e erro
Exemplos de uso
- Detecção de anomalias
- Reconhecimento de imagens
- ADAS
Requisitos
Os participantes devem ter experiência em programação (em qualquer linguagem) e formação em engenharia, mas não é necessário escrever código durante o curso.
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Próximas Formações Provisórias
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender as bases teóricas dos algoritmos avançados de planejamento de trajetória.
- Implementar algoritmos como RRT*, A* e D* para navegação em tempo real.
- Otimizar o planejamento de trajetória para evitar obstáculos e lidar com ambientes dinâmicos.
- Integrar algoritmos de planejamento de trajetória com dados de sensores para maior precisão.
- Avaliar o desempenho de diversos algoritmos em cenários práticos.
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Autosar Introdução – Visão Geral da Tecnologia
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar Autosar.
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- Trabalhar de forma eficiente.
AUTOSAR Basic Software - A
28 HorasEste treinamento presencial, ministrado por um instrutor (online ou no local), é direcionado a desenvolvedores de software embarcados e engenheiros automotivos de nível intermediário que desejam utilizar a Plataforma AUTOSAR Classic para desenvolver, integrar e testar componentes de software padronizados para unidades de controle eletrônico (ECUs).
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar ferramentas de desenvolvimento AUTOSAR (por exemplo, DaVinci Developer, EB Tresos ou ETAS ISOLAR-A/B).
Compreender a arquitetura em camadas AUTOSAR e os módulos básicos de software (BSW).
Projetar e implementar o sistema operacional AUTOSAR e a pilha de comunicação (COM stack).
Usar ferramentas como CANoe ou similares para simulação, teste e diagnóstico em um ambiente AUTOSAR.
AUTOSAR OS e COM Stack
28 HorasEste treinamento presencial, ministrado por instrutores (online ou no local), é voltado para desenvolvedores de software embarcados intermediários ou engenheiros automotivos que desejam entender e configurar o AUTOSAR OS (baseado em OSEK/VDX) e a pilha COM para permitir uma programação de tarefas e comunicação confiáveis em ECUs automotivos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender a arquitetura do AUTOSAR OS e as políticas de agendamento
- Implementar e gerenciar tarefas, eventos, alarmes e contadores
- Descrever e configurar as camadas da pilha COM, incluindo PDUR e serviços de comunicação
- Explicar pilhas de protocolos (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) e como o AUTOSAR se interfaces com elas
- Configurar módulos OS e COM usando ferramentas da indústria (Vector DaVinci ou ETAS ISOLAR)
- Simular e validar o fluxo de tarefas e comunicação em um ECU baseado em AUTOSAR
Avaliação de Segurança e Risco em Veículos Autônomos
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Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:
- Identificar e avaliar os riscos de segurança associados aos sistemas de direção autônoma.
- Realizar análise de riscos e avaliação de riscos usando os padrões da indústria.
- Implementar métodos de validação e verificação de segurança para sistemas de AV.
- Aplicar padrões de segurança funcional, como ISO 26262 e SOTIF.
- Desenvolver estratégias de mitigação de riscos para os desafios de segurança de AV.
Visão Computacional para Veículos Autônomos
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais de visão computacional em veículos autônomos.
- Implementar algoritmos para detecção de objetos, detecção de faixas e segmentação semântica.
- Integrar sistemas de visão com outros subsistemas de veículos autônomos.
- Aplicar técnicas de aprendizado profundo para tarefas avançadas de percepção.
- Avaliar o desempenho de modelos de visão computacional em cenários do mundo real.
Aspectos Éticos e Legais da Direção Autônoma
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender as implicações éticas da tomada de decisão baseada em IA em veículos autônomos.
- Analisar as estruturas e políticas legais globais que regulamentam carros autônomos.
- Examinar a responsabilidade e a responsabilização em caso de acidentes com veículos autônomos.
- Avaliar o equilíbrio entre inovação e segurança pública nas leis de condução autônoma.
- Discutir estudos de caso do mundo real envolvendo dilemas éticos e disputas legais.
EV Powertrains and Battery Technology
14 HorasEste treinamento presencial (online ou na empresa) conduzido por instrutor está direcionado a profissionais de nível intermediário que desejam obter uma compreensão abrangente das arquiteturas de trens de potência veículos elétricos (VE), química de baterias, sistemas de gerenciamento de baterias (BMS) e os fatores que afetam a eficiência energética nos VE.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entender a estrutura e a função dos trens de potência veiculares elétricos (VE).
- Analisar diferentes químicas de baterias e suas aplicações em VE.
- Implementar técnicas de gerenciamento de baterias para melhorar o desempenho e a segurança.
- Avaliar a eficiência energética em diversas configurações de VE.
Introdução aos Veículos Autônomos: Conceitos e Aplicações
14 HorasEste treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é destinado a profissionais e entusiastas de nível iniciante que desejam compreender os conceitos fundamentais, as tecnologias e as aplicações de veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os principais componentes e os princípios de funcionamento dos veículos autônomos.
- Explorar o papel da IA, dos sensores e do processamento de dados em tempo real nos sistemas de direção autônoma.
- Analisar os diferentes níveis de autonomia veicular e suas aplicações no mundo real.
- Examinar os aspectos éticos, legais e regulamentares da mobilidade autônoma.
- Obter experiência prática com simulações de veículos autônomos.
Fusão de Dados Multi-Sensores para Navegação Autônoma
21 HorasEste treinamento prático, ministrado por um instrutor, em Brasil (online ou presencial) é destinado a especialistas avançados em fusão de sensores e engenheiros de IA que desejam desenvolver algoritmos de fusão multi-sensor e otimizar a navegação em tempo real em sistemas autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos e os desafios da fusão de dados multi-sensor.
- Implementar algoritmos de fusão de sensores para navegação autônoma em tempo real.
- Integrar dados de LiDAR, câmeras e RADAR para aprimoramento da percepção.
- Analisar e avaliar o desempenho do sistema de fusão em diversas condições.
- Desenvolver soluções práticas para redução de ruído de sensores e alinhamento de dados.
Tecnologias de Sensores em Veículos Autônomos
21 HorasEste treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é direcionado a engenheiros de nível intermediário, profissionais automotivos e especialistas em IoT que desejam compreender o papel dos sensores em carros autônomos, abrangendo LiDAR, radar, câmeras e técnicas de fusão de sensores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os diferentes tipos de sensores utilizados em veículos autônomos.
- Analisar dados de sensores para percepção e tomada de decisão em tempo real do veículo.
- Implementar técnicas de fusão de sensores para melhorar a precisão e a segurança do veículo.
- Otimizar o posicionamento e a calibração dos sensores para aprimorar o desempenho da condução autônoma.
Comunicação Veículo-tudo (V2X) para Carros Autônomos
21 HorasEste treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é voltado para engenheiros de rede de nível intermediário e desenvolvedores de IoT automotivo que desejam compreender e implementar tecnologias de comunicação V2X para veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais da comunicação V2X.
- Analisar os modelos de comunicação V2V, V2I, V2P e V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC e C-V2X.
- Desenvolver simulações para ambientes de veículos conectados.
- Abordar os desafios de segurança cibernética e privacidade em redes V2X.