Cursos de Autonomous Vehicles (AVs) en Montevideo

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Montevideo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos legales que rodean a los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por la IA en vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los automóviles de conducción autónoma.
• Examinar la responsabilidad y la rendición de cuentas en caso de accidentes de vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes de conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos del mundo real que involucren dilemas éticos y disputas legales.

Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos, tecnologías y aplicaciones fundamentales de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción autónoma.
• Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
• Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
• Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Montevideo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de redes de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
• Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Montevideo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales de la automoción y especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los coches autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
• Analizar los datos de los sensores para la percepción y la toma de decisiones del vehículo en tiempo real.
• Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y la seguridad del vehículo.
• Optimizar la ubicación y la calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Montevideo (en línea o presencial), está dirigida a especialistas en fusión de sensores de nivel avanzado e ingenieros de IA que desean desarrollar algoritmos de fusión de múltiples sensores y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
• Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión en diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción de ruido de sensores y la alineación de datos.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Montevideo (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA y ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio que deseen construir sistemas de visión robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Montevideo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores de IA que desean implementar algoritmos sofisticados de planificación de rutas para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos avanzados de planificación de rutas.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de rutas para la evasión de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar algoritmos de planificación de rutas con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de varios algoritmos en escenarios prácticos.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Montevideo (en línea o presencial), está destinada a científicos de datos avanzados, especialistas en IA y desarrolladores de IA automotriz que deseen construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA y el aprendizaje profundo en el contexto de los vehículos autónomos.
• Implementar técnicas de visión por computadora para la detección de objetos en tiempo real y seguimiento de carriles.
• Utilizar el aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en sistemas autónomos.
• Integrar técnicas de fusión de sensores para una mejor percepción y navegación.
• Construir modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.