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Programa do Curso

Introdução à IA em Veículos Autônomos

  • Compreensão dos níveis de condução autônoma e integração de IA
  • Visão geral dos frameworks e bibliotecas de IA utilizados na condução autônoma
  • Tendências e inovações na autonomia veicular impulsionada por IA

Fundamentos de Deep Learning para Condução Autônoma

  • Arquiteturas de redes neurais para carros autônomos
  • Redes neurais convolucionais (CNNs) para processamento de imagens
  • Redes neurais recorrentes (RNNs) para dados temporais

Visão Computacional para Condução Autônoma

  • Detecção de objetos usando YOLO e SSD
  • Técnicas de detecção de pista e seguimento de estrada
  • Segmentação semântica para percepção ambiental

Aprendizado por Reforço para Decisões de Condução

  • Processos de Decisão de Markov (MDP) em veículos autônomos
  • Treinamento de modelos de aprendizado por reforço profundo (DRL)
  • Aprendizado baseado em simulação para políticas de condução

Fusão de Sensores e Percepção

  • Integração de dados LiDAR, RADAR e câmera
  • Filtragem de Kalman e técnicas de fusão de sensores
  • Processamento de dados de múltiplos sensores para mapeamento ambiental

Modelos de Deep Learning para Previsão de Condução

  • Construção de modelos de previsão comportamental
  • Previsão de trajetórias para evitar obstáculos
  • Reconhecimento do estado e intenção do motorista

Avaliação e Otimização de Modelos

  • Métricas para precisão e desempenho do modelo
  • Técnicas de otimização para execução em tempo real
  • Implantação de modelos treinados em plataformas de veículos autônomos

Estudos de Caso e Aplicações no Mundo Real

  • Análise de incidentes e desafios de segurança de veículos autônomos
  • Exploração de implementações bem-sucedidas de sistemas de condução impulsionados por IA
  • Projeto: Desenvolvimento de um modelo de IA para seguimento de pista

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Proficiência em programação Python
  • Experiência com frameworks de machine learning e deep learning
  • Familiaridade com tecnologia automotiva e visão computacional

Público-Alvo

  • Cientistas de dados que visam trabalhar com aplicações de condução autônoma
  • Especialistas em IA focados no desenvolvimento de IA automotiva
  • Desenvolvedores interessados em técnicas de deep learning para carros autônomos
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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