Otomotiv Sınıfı Linux (AGL) Eğitimi Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otonom EV sistemleri, bağlantı özellikleri ve bağlantılı ve otonom araçlarla ilişkili siber güvenlik zorlukları hakkında derinlemesine bilgi edinmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom sürüş algoritmalarını ve kontrol sistemlerini uygulayın.
• Bağlantılı araç ağları için V2X iletişimini entegre edin.
• Otonom EV'lerdeki siber güvenlik risklerini ele alın.
• Otonom navigasyon için gerçek zamanlı işleme çözümleri geliştirin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bir sonraki nesil teknolojilere ve sürdürülebilir mobilite çözümlerine odaklanarak elektrikli araçları tasarlama, geliştirme ve optimize etme konusunda uzmanlık geliştirmek isteyen ileri düzey otomotiv profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimli ve aerodinamik EV mimarileri tasarlamak.
• Enerji açısından optimize edilmiş güç aktarım organları ve batarya sistemlerini entegre etmek.
• Gelişmiş performans için yenilikçi tasarım konseptleri uygulamak.
• Gelişmiş simülasyon araçlarını kullanarak prototipler geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otonom araç performansını artırmak için gelişmiş yol planlama algoritmaları uygulamak isteyen ileri düzey robotik mühendisleri ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş yol planlama algoritmalarının teorik temellerini anlayacaklardır.
• RRT*, A* ve D* gibi algoritmaları gerçek zamanlı navigasyon için uygulayabileceklerdir.
• Engelden kaçınma ve dinamik ortamlar için yol planlamasını optimize edebileceklerdir.
• Yol planlama algoritmalarını daha yüksek doğruluk için sensör verileriyle entegre edebileceklerdir.
• Çeşitli algoritmaların performansını pratik senaryolarda değerlendirebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otonom sürüş uygulamaları için yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve optimize etmek isteyen ileri düzeyde veri bilimcileri, yapay zeka uzmanları ve otomotiv yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom araçlar bağlamında yapay zeka ve derin öğrenmenin temellerini anlayabilecektir.
• Gerçek zamanlı nesne algılama ve şerit takibi için bilgisayarlı görü tekniklerini uygulayabilecektir.
• Kendi kendine sürüş sistemlerinde karar verme için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanabilecektir.
• Daha iyi algı ve navigasyon için sensör füzyon tekniklerini entegre edebilecektir.
• Sürüş senaryolarını tahmin etmek ve analiz etmek için derin öğrenme modelleri oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otonom araçlar için kapsamlı güvenlik stratejileri geliştirmek isteyen, ileri düzey güvenlik mühendisleri ve otomotiv güvenlik uzmanlarına yöneliktir. Bu eğitim, tehlike analizi, fonksiyonel güvenlik değerlendirmeleri ve uluslararası standartlara uyumluluk konularını kapsamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom sürüş sistemleriyle ilişkili güvenlik risklerini belirleyip değerlendirebilecekler.
• Endüstri standartlarını kullanarak tehlike analizi ve risk değerlendirmesi yapabilecekler.
• AV sistemleri için güvenlik doğrulama ve doğrulama yöntemleri uygulayabilecekler.
• ISO 26262 ve SOTIF gibi fonksiyonel güvenlik standartlarını uygulayabilecekler.
• AV güvenlik zorlukları için risk azaltma stratejileri geliştirebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) orta seviyedeki yapay zeka geliştiricileri ve otonom sürüş uygulamaları için sağlam görsel sistemler oluşturmak isteyen bilgisayar görüşü mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom araçlardaki bilgisayar görüşünün temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Nesne algılama, şerit algılama ve anlamsal segmentasyon için algoritmalar uygulayabilecektir.
• Görsel sistemleri diğer otonom araç alt sistemleriyle entegre edebilecektir.
• Gelişmiş algı görevleri için derin öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Gerçek dünya senaryolarında bilgisayar görüşü modellerinin performansını değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) özerk araçların etrafındaki etik ikilemleri ve yasal çerçeveleri keşfetmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özerk araçlardaki yapay zeka güdümlü karar verme süreçlerinin etik sonuçlarını anlayabilecektir.
• Kendinden sürüşlü arabaları düzenleyen küresel yasal çerçeveleri ve politikaları analiz edebilecektir.
• Özerk araç kazalarında sorumluluk ve hesap verebilirliği inceleyebilecektir.
• Özerk sürüş yasalarında yenilik ve kamu güvenliği arasındaki dengeyi değerlendirebilecektir.
• Etik ikilemleri ve yasal anlaşmazlıkları içeren gerçek dünya örneklerini tartışabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), elektrikli araç pazarının dinamiklerini anlamak, stratejik içgörüler geliştirmek ve elektrikli mobilite çözümlerinin ekonomik potansiyelini değerlendirmek isteyen başlangıç seviyesindeki iş profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Elektrikli araç pazarındaki küresel ve bölgesel eğilimleri analiz etmek.
• EV üretimi ve dağıtımı için farklı iş modellerini değerlendirmek.
• EV sektöründeki yatırım fırsatlarını ve zorluklarını belirlemek.
• Hükümet politikalarının EV endülekini şekillendirmedeki rolünü anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otomotiv endüstrisindeki EV batarya yaşam döngüsünü değerlendirme, geri dönüşüm teknolojilerini uygulama ve sürdürülebilirlik zorluklarını ele alma konusunda pratik beceriler geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• EV bataryalarının yaşam döngüsünü ve çevresel etkilerini analiz etmek.
• Çeşitli batarya kimyaları için geri dönüşüm tekniklerini belirlemek.
• Batarya yeniden kullanımı ve bertarafı için sürdürülebilir uygulamaları uygulamak.
• Döngüsel ekonomi girişimlerini desteklemek için politikalar formüle etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sürdürülebilir mobilite ve enerji yönetimini desteklemek amacıyla EV şarj altyapısını tasarlamak, yönetmek ve akıllı şebekelerle entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimli ve ölçeklenebilir EV şarj istasyonları tasarlamak.
• Yaygın EV benimsenmesinin şebeke üzerindeki etkisini analiz etmek.
• Yenilenebilir enerji kaynaklarını EV şarj sistemlerine entegre etmek.
• Şebeke yükünü dengelemek için akıllı şarj stratejileri uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), elektrikli araç sistemlerini (motorlar, bataryalar ve yerleşik yazılımlar dahil) teşhis etme, bakımını yapma ve sorun giderme konusunda pratik beceriler geliştirmek isteyen orta seviyedeki otomotiv profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Elektrikli araç bileşenlerinin rutin bakımını gerçekleştirmek.
• EV güç aktarım organları ve batarya sistemlerindeki yaygın sorunları teşhis etmek.
• Hata tanımlama için teşhis araçlarını ve yazılımlarını kullanmak.
• Yüksek voltajlı sistemlerle çalışırken güvenli uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), özerk araçların temel kavramlarını, teknolojilerini ve uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere ve meraklılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özerk araçların temel bileşenlerini ve çalışma prensiplerini anlayabilecektir.
• Yapay zeka, sensörler ve gerçek zamanlı veri işlemenin kendi kendine sürüş sistemlerindeki rolünü keşfedebilecektir.
• Farklı araç otonomisi seviyelerini ve bunların gerçek dünya uygulamalarını analiz edebilecektir.
• Özerk hareketliliğin etik, yasal ve düzenleyici yönlerini inceleyebilecektir.
• Özerk araç simülasyonlarında uygulamalı deneyim kazanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey sensör füzyonu uzmanları ve otonom sistemlerde çoklu sensör füzyonu algoritmaları geliştirmek ve gerçek zamanlı navigasyonu optimize etmek isteyen yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çoklu sensör veri füzyonunun temellerini ve zorluklarını anlayabilecektir.
• Gerçek zamanlı otonom navigasyon için sensör füzyonu algoritmaları uygulayabilecektir.
• Algılamayı geliştirmek için LiDAR, kameralar ve RADAR verilerini entegre edebilecektir.
• Farklı koşullar altında füzyon sisteminin performansını analiz edip değerlendirebilecektir.
• Sensör gürültüsünü azaltmak ve veri hizalaması için pratik çözümler geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) orta seviyedeki mühendisler, otomotiv profesyonelleri ve otonom araçlardaki sensörlerin rolünü anlamak isteyen IoT uzmanlarına yöneliktir. LiDAR, radar, kameralar ve sensör füzyon tekniklerini kapsamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom araçlarda kullanılan farklı sensör türlerini anlayabilecekler.
• Gerçek zamanlı araç algısı ve karar verme için sensör verilerini analiz edebilecekler.
• Araç doğruluğunu ve güvenliğini artırmak için sensör füzyon tekniklerini uygulayabilecekler.
• Gelişmiş otonom sürüş performansı için sensör yerleşimini ve kalibrasyonunu optimize edebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde) orta seviyedeki ağ mühendisleri ve otonom araçlar için V2X iletişim teknolojilerini anlamak ve uygulamak isteyen otomotiv IoT geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• V2X iletişiminin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• V2V, V2I, V2P ve V2N iletişim modellerini analiz edebilecektir.
• DSRC ve C-V2X gibi V2X protokollerini uygulayabilecektir.
• Bağlı araç ortamları için simülasyonlar geliştirebilecektir.
• V2X ağlarındaki güvenlik ve gizlilik zorluklarını ele alabilecektir.