Formation Statistical Process Control (SPC)

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels automobiles de niveau avancé qui souhaitent développer une expertise dans la conception, le développement et l'optimisation des véhicules électriques, en se concentrant sur les technologies de nouvelle génération et les solutions de mobilité durable.

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

• Concevoir des architectures de véhicules électriques efficaces et aérodynamiques.
• Intégrer des groupes motopropulseurs et des systèmes de batterie optimisés en termes d'énergie.
• Appliquer des concepts de conception innovants pour améliorer les performances.
• Développer des prototypes à l'aide d'outils de simulation avancés.

Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent implémenter des algorithmes de planification de trajectoire sophistiqués afin d'améliorer les performances des véhicules autonomes.

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

• Comprendre les fondements théoriques des algorithmes de planification de trajectoire avancés.
• Implémenter 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 des capteurs pour une précision accrue.
• Évaluer les performances de divers algorithmes dans des scénarios pratiques.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données de niveau avancé, aux spécialistes de l'IA et aux développeurs d'IA automobile qui souhaitent construire, entraîner et optimiser des modèles IA pour les applications de conduite autonome.

À la fin 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.
• Implémenter des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi de voie.
• Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
• Intégrer des techniques de fusion de capteurs pour une meilleure perception et navigation.
• Construire des modèles d'apprentissage profond pour prédire et analyser les scénarios de conduite.

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 présentiel ou en ligne, s'adresse aux développeurs IA et aux 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 voies et la segmentation sémantique.
• Intégrer les systèmes de vision avec les autres sous-systèmes des véhicules autonomes.
• Appliquer les techniques d'apprentissage profond aux 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.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent développer leurs compétences en matière de conception, de gestion et d'intégration des infrastructures de recharge pour véhicules électriques avec les réseaux intelligents, afin de soutenir la mobilité durable et la gestion de l'énergie.

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

• Concevoir des stations de recharge pour véhicules électriques efficaces et évolutives.
• Analyser l'impact de l'adoption généralisée des véhicules électriques sur le réseau électrique.
• Intégrer des sources d'énergie renouvelables dans les systèmes de recharge pour véhicules électriques.
• Mettre en œuvre des stratégies de recharge intelligente pour équilibrer la charge du réseau.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un instructeur est destinée aux professionnels de l'automobile intermédiaires souhaitant développer des compétences pratiques en diagnostic, maintenance et dépannage des systèmes de véhicules électriques, y compris les moteurs, batteries et logiciels embarqués.

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

• Effectuer une maintenance routine des composants des véhicules électriques.
• Diagnostiquer les problèmes courants avec les chaînes cinématiques et les systèmes de batteries des VE.
• Utiliser des outils et logiciels de diagnostic pour l'identification des pannes.
• Mettre en œuvre des pratiques sécuritaires lors de la manipulation des systèmes à haute tension.

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 expérimentés des logiciels automobiles qui souhaitent approfondir leur expertise dans la conception de systèmes embarqués et de solutions logicielles intelligentes pour les véhicules électriques, notamment l'intégration de l'IA pour les fonctionnalités autonomes.

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

• Concevoir des logiciels embarqués pour les systèmes de contrôle des VE.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel pour un fonctionnement efficace du véhicule.
• Intégrer la prise de décision basée sur l'IA pour les VE autonomes.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité des logiciels et de conformité automobile.

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 dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent acquérir des connaissances fondamentales sur les véhicules électriques, notamment leurs types, leurs composants principaux et les infrastructures de recharge de base, et se préparer à explorer des concepts avancés et des applications pratiques dans l'industrie automobile.

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

• Comprendre les principes de base et les composants des véhicules électriques.
• Identifier les différents types de véhicules électriques et leurs principales caractéristiques.
• Reconnaître les avantages et les défis liés à l'adoption des véhicules électriques.
• Expliquer les fondamentaux des infrastructures de recharge pour véhicules électriques.
• Analyser l'impact des véhicules électriques sur l'industrie automobile et la durabilité.

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.