日本 でのオンライン Autonomous Vehicles (AVs) トレーニング

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、自動車の倫理的ジレンマと法的枠組みを探究したい初心者レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AI駆動の意思決定が自動運転車に及ぼす倫理的影響を理解する。
• 自動走行車を規制する世界的な法的枠組みと政策を分析する。
• 自動運転車の事故時の責任と説明責任を検討する。
• 革新と公衆の安全とのバランスを評価する。
• 倫理的ジレンマと法的紛争に関連する実際の事例を議論する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者の専門家や愛好者向けで、自動運転車の基本的な概念、技術、および応用を理解することを目指しています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下ができるようになります：

• 自動運転車の主要な構成要素と動作原理を理解する。
• 自己走行システムにおけるAI、センサー、リアルタイムデータ処理の役割を探求する。
• 異なるレベルの自動運転とその実世界での応用を分析する。
• 自律移動の倫理的、法的、規制的な側面を検討する。
• 自動運転車シミュレーションへの実践的な経験を得る。

この講師主導型の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのネットワークエンジニアおよび自動車IoT開発者が、自律走行車向けのV2X通信技術を理解し、実装できるようにすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下を行うことができます：

• V2X通信の基本概念を理解する。
• V2V、V2I、V2P、およびV2N通信モデルを分析する。
• DSRCやC-V2XなどのV2Xプロトコルを実装する。
• 接続された車両環境のシミュレーションを開発する。
• V2Xネットワークにおけるサイバーセキュリティとプライバシーの課題に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルのエンジニア、自動車専門家、IoT 専門家を対象とし、LiDAR、レーダー、カメラ、センサフュージョン技術など、自動運転車両におけるセンサーの役割について理解します。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 自動運転車両で使用される異なる種類のセンサーを理解する。
• リアルタイムでの車両知覚と意思決定に向けたセンサーデータの分析を行う。
• センサフュージョン技術を実装して、車両の精度と安全性を向上させる。
• 自律走行性能の向上のために、センサーの配置と校正を最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルの安全エンジニアや自動車安全専門家向けで、自動運転車の包括的な安全戦略を開発することを目的としています。これには、危険性分析、機能安全評価、および国際規格への準拠が含まれます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• 自動運転システムに関連する安全性リスクを特定し評価する。
• 業界標準を使用して危険性分析とリスク評価を行う。
• AV システムの安全検証と確認方法を実装する。
• ISO 26262 および SOTIF のような機能安全基準を適用する。
• 自動運転車の安全性課題に対するリスク緩和戦略を開発する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、マルチセンサ融合アルゴリズムを開発し、自律システムでのリアルタイムナビゲーションを最適化したい上級レベルのセンサ融合専門家やAIエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• マルチセンサデータ融合の基本概念と課題を理解する。
• 自律走行のためのセンサ融合アルゴリズムを実装する。
• LiDAR、カメラ、RADARからのデータを統合して認識を向上させる。
• さまざまな条件下での融合システムの性能を分析および評価する。
• センサノイズ低減とデータアライメントの実践的な解決策を開発する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者とコンピュータビジョンエンジニアを対象としており、堅牢なビジョンシステムを自動運転アプリケーションに構築することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 自動車におけるコンピュータビジョンの基本概念を理解する。
• 物体検出、車線検出、セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムを実装する。
• ビジョンシステムを他の自動運転サブシステムと統合する。
• 高度な認識タスクに深層学習技術を適用する。
• 実際のシナリオでコンピュータビジョンモデルの性能を評価する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なロボティックスエンジニアとAIリサーチャーを対象としており、自律車両の性能向上のために洗練された経路計画アルゴリズムを実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 高度な経路計画アルゴリズムの理論的基礎を理解する。
• RRT*、A*、D*などのアルゴリズムをリアルタイムナビゲーションに実装する。
• 障害物回避と動的環境での経路計画を最適化する。
• センサデータとの統合により精度を向上させる。
• 実際のシナリオでさまざまなアルゴリズムの性能を評価する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なデータ科学者、AIスペシャリスト、および自動運転AI開発者が、自律走行アプリケーション向けにAIモデルを構築、訓練、最適化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 自動車におけるAIと深層学習の基本を理解する。
• 実時間オブジェクト検出やレーン追従のためのコンピュータビジョン技術を実装する。
• 自律走行システムでの意思決定に強化学習を利用する。
• より良い知覚とナビゲーションのためのセンサ融合技術を統合する。
• 深層学習モデルを利用して走行シーンを予測および分析する。