Formation Intelligence Artificielle pour l'Automobile

Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur France (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau avancé et aux chercheurs en intelligence artificielle souhaitant mettre en œuvre des algorithmes de planification de trajectoire sophistiqués pour améliorer les performances des véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements théoriques des algorithmes avancés de planification de trajectoire.
• Mettre en œuvre des algorithmes tels que RRT*, A* et D* pour la navigation en temps réel.
• Optimiser la planification de trajectoire pour l'évitement d'obstacles et les environnements dynamiques.
• Intégrer les algorithmes de planification de trajectoire avec les données capteurs pour une précision accrue.
• Évaluer les performances de divers algorithmes dans des scénarios pratiques.

Cette formation en direct, animée par un formateur, sur France (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données, spécialistes de l'IA et développeurs d'IA automobile de niveau avancé qui souhaitent concevoir, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour des applications de conduite autonome.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage profond dans le contexte des véhicules autonomes.
• Mettre en œuvre des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi des voies de circulation.
• Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
• Intégrer des techniques de fusion de capteurs pour améliorer la perception et la navigation.
• Construire des modèles d'apprentissage profond pour prédire et analyser les scénarios de conduite.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en France (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser ses modèles comme guide dans leurs études expérimentales.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de base d'AlphaFold.
• Apprendre comment AlphaFold fonctionne.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats d'AlphaFold.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse principalement aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Autosar pour concevoir des composants automobiles.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Autosar.
• Mettre en place un flux de travail.
• Naviguer aisément dans l'environnement Autosar.
• Travailler efficacement.

Cette formation en présentiel, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), est destinée aux développeurs de logiciels embarqués et aux ingénieurs automobiles de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser la plateforme AUTOSAR Classic pour développer, intégrer et tester des composants logiciels standardisés pour les unités de contrôle électronique (ECUs).

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et configurer les outils de développement AUTOSAR (par exemple, DaVinci Developer, EB Tresos ou ETAS ISOLAR-A/B).

Comprendre l'architecture en couches d'AUTOSAR et les modules logiciels de base (BSW).

Concevoir et implémenter le système d'exploitation AUTOSAR et la pile de communication (COM stack).

Utiliser CANoe ou des outils similaires pour la simulation, les tests et le diagnostic dans un environnement AUTOSAR.

Cette formation en présentiel, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), est destinée aux développeurs logiciels embarqués intermédiaires ou aux ingénieurs automobiles qui souhaitent comprendre et configurer AUTOSAR OS (basé sur OSEK/VDX) et la pile de communication (COM Stack) pour permettre une planification et une communication fiables dans les calculateurs électroniques embarqués (ECUs) automobiles.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture d'AUTOSAR OS et les politiques de planification
• Implémenter et gérer des tâches, événements, alarmes et compteurs
• Décrire et configurer les couches de la pile COM, y compris PDUR et les services de communication
• Expliquer les piles de protocoles (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) et comment AUTOSAR interagit avec elles
• Configurer les modules OS et COM à l'aide d'outils industriels (Vector DaVinci ou ETAS ISOLAR)
• Simuler et valider le flux de tâches et de communication dans un ECU basé sur AUTOSAR

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs en sécurité de niveau avancé et aux professionnels de la sécurité automobile qui souhaitent élaborer des stratégies de sécurité complètes pour les véhicules autonomes, notamment l'analyse des dangers, les évaluations de la sécurité fonctionnelle et la conformité aux normes internationales.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Identifier et évaluer les risques pour la sécurité associés aux systèmes de conduite autonome.
• Réaliser une analyse des dangers et une évaluation des risques en utilisant les normes de l'industrie.
• Mettre en œuvre des méthodes de validation et de vérification de la sécurité pour les systèmes de véhicules autonomes.
• Appliquer les normes de sécurité fonctionnelle, telles que l'ISO 26262 et la SOTIF.
• Élaborer des stratégies d'atténuation des risques pour les défis liés à la sécurité des véhicules autonomes.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à France, est destinée aux développeurs AI et ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des systèmes de vision robustes pour les applications de conduite autonome.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
• Implémenter des algorithmes pour la détection d'objets, la détection de lignes et le segmentation sémantique.
• Intégrer les systèmes de vision avec d'autres sous-systèmes de véhicule autonome.
• Appliquer des techniques d'apprentissage profond pour des tâches de perception avancées.
• Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent explorer les dilemmes éthiques et les cadres juridiques entourant les véhicules autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les implications éthiques de la prise de décision basée sur l'IA dans les véhicules autonomes.
• Analyser les cadres et politiques juridiques mondiaux régissant les voitures autonomes.
• Examiner la responsabilité et la reddition de comptes en cas d'accidents impliquant des véhicules autonomes.
• Évaluer l'équilibre entre l'innovation et la sécurité publique dans les lois sur la conduite autonome.
• Discuter d'études de cas réelles impliquant des dilemmes éthiques et des litiges juridiques.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie des architectures de chaînes cinématiques électriques, de la chimie des batteries, des systèmes de gestion de batterie (BMS), et des facteurs affectant l'efficacité énergétique dans les véhicules électriques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre la structure et le fonctionnement des chaînes cinématiques électriques.
• Analyser différentes chimies de batteries et leurs applications dans les véhicules électriques.
• Mettre en œuvre des techniques de gestion de batterie pour améliorer les performances et la sécurité.
• Évaluer l'efficacité énergétique dans diverses configurations de véhicules électriques.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels et passionnés de niveau débutant qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux, les technologies et les applications des véhicules autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principaux composants et les principes de fonctionnement des véhicules autonomes.
• Explorer le rôle de l'IA, des capteurs et du traitement des données en temps réel dans les systèmes de conduite autonome.
• Analyser les différents niveaux d'autonomie des véhicules et leurs applications concrètes.
• Examiner les aspects éthiques, juridiques et réglementaires de la mobilité autonome.
• Acquérir une expérience pratique grâce à des simulations de véhicules autonomes.

Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux spécialistes expérimentés en fusion de capteurs et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer des algorithmes de fusion multi-capteurs et optimiser la navigation en temps réel dans les systèmes autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux et les défis de la fusion de données multi-capteurs.
• Implémenter des algorithmes de fusion de capteurs pour la navigation autonome en temps réel.
• Intégrer les données des LiDAR, des caméras et des RADAR pour améliorer la perception.
• Analyser et évaluer les performances du système de fusion dans diverses conditions.
• Développer des solutions pratiques pour la réduction du bruit des capteurs et l'alignement des données.

Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire, aux professionnels de l'automobile et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent comprendre le rôle des capteurs dans les voitures autonomes, notamment le LiDAR, le radar, les caméras et les techniques de fusion de capteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes.
• Analyser les données des capteurs pour la perception et la prise de décision en temps réel du véhicule.
• Mettre en œuvre des techniques de fusion de capteurs afin d'améliorer la précision et la sécurité du véhicule.
• Optimiser le placement et l'étalonnage des capteurs pour améliorer les performances de conduite autonome.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs réseau et aux développeurs IoT automobile de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre les technologies de communication V2X pour les véhicules autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la communication V2X.
• Analyser les modèles de communication V2V, V2I, V2P et V2N.
• Mettre en œuvre les protocoles V2X tels que DSRC et C-V2X.
• Développer des simulations pour les environnements de véhicules connectés.
• Répondre aux défis de cybersécurité et de confidentialité dans les réseaux V2X.