Elektronik Kontrol Ünitesi (ECU) - Uygulamalı Vektör Eğitimi

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 tarafından yönetilen, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey veri bilimcilerine, AI uzmanlarına ve otomotiv AI geliştiricilere yönelik olup, otomatik sürüş uygulamaları için AI modellerini oluşturma, eğitme ve optimize etmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Otomatik araçlar bağlamında AI ve derin öğrenme temellerini anlamak.
• Gerçek zamanlı nesne algılama ve hat izleme için bilgisayar görüşü tekniklerini uygulamak.
• Kendi kendine sürüş sistemlerinde karar alma için güçlendirilmiş öğrenmeyi kullanmak.
• Daha iyi algılamayı ve navigasyonu sağlamak için sensör birleştirme tekniklerini entegre etmek.
• Sürüş senaryolarını tahmin etme ve analiz etmek için derin öğrenme modelleri oluşturmak.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture), otomotiv üreticileri, tedarikçiler ve araç geliştirme araçları sağlayıcılarının dünya genelindeki bir geliştirme ortaklığıdır. Bu ortaklık, otomotif elektronik kontrol birimleri (ECU) için yazılım mimarisini standartlaştırmayı amaçlar.

Bu eğitmen lideri, canlı eğitim (online veya yerinde), orta seviye ve üst düzey otomotiv yazılım geliştiricilerine yönelikdir. Katılımcıların AUTOSAR Klasik ve Uyumlama platformlarını kullanarak yazılımı tasarlamaları, geliştirmeleri ve entegre etmelerini sağlar; özellikle ADAS (Gelişmiş Sürücü Yardım Sistemleri) üzerine odaklanır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• AUTOSAR Klasik ve Uyumlama mimarilerini ve temel farklarını anlayacaklardır.
• AUTOSAR uyumlu araçlar kullanarak otomotiv yazılım bileşenlerini geliştirip yapılandıracaklardır.
• AUTOSAR Uyumlama ortamlarında ADAS yazılım bileşenlerini entegre edip test edeceklerdir.
• Otomotif sistemler için güvenlik, güvenilirlik ve performans optimizasyonu konularında en iyi uygulamaları uygulayacaklardır.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Endüstri standartları olan AUTOSAR araçlarıyla pratik uygulama.
• Proje temelli öğrenme ve otomotif kullanımları simülasyonu.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), otomotiv bileşenlerini tasarlamak için Autosar'yi kullanmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Autosar'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Bir iş akışı ayarlamak.
• Autosar ortamında sorunsuz bir şekilde gezinmek.
• Verimli bir şekilde çalışmak.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde gömülü yazılım geliştiricileri ve otomotiv mühendislerinin elektronik kontrol birimleri (ECU'lar) için standartlaştırılmış yazılım bileşenlerini geliştirmek, entegre etmek ve test etmek için AUTOSAR Klasik Platform kullanmaya yöneliktir.

Bu eğitmenin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

AUTOSAR geliştirme araçlarını (örn., DaVinci Developer, EB Tresos veya ETAS ISOLAR-A/B) yükleyip yapılandırmak.

AUTOSAR katmanlı mimarisini ve temel yazılım modüllerini (BSW) anlamak.

AUTOSAR işletim sistemini (OS) ve iletişim yığınını (COM stack) tasarlamak ve uygulamak.

CANoe veya benzer araçları kullanarak bir AUTOSAR ortamında simülasyon, test ve tanılama yapmak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde gömülü yazılım geliştiricilerine veya otomotiv mühendislerine yönelik, AUTOSAR OS'yi (OSEK/VDX tabanlı) ve COM Stack'i yapılandırmayı öğrenmek ve otomotiv ECU'larda güvenilir görev zamanlaması ve iletişim sağlamak içindir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AUTOSAR OS mimarisini ve zamanlama politikalarını anlayacaklar
• Görevleri, olayları, uyarıları ve sayaçları uygulayıp yönetecekler
• COM Stack katmanlarını (PDUR ve iletişim hizmetleri dahil) tanımlayıp yapılandırabilecekler
• Protokol yığınlarını (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) ve AUTOSAR'ın bunlarla nasıl etkileşime girdiğini açıklayacaklar
• OS ve COM modüllerini endüstri araçları kullanarak yapılandırabilecekler (Vector DaVinci veya ETAS ISOLAR)
• AUTOSAR tabanlı bir ECU'da görev ve iletişim akışını simüle edip doğrulayacaklar

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 tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) orta düzey AI geliştiricileri ve bilgisayar görseli mühendisleri için tasarlanmıştır. Bu kurs, otonom araç uygulamaları için dayanıklı görsel sistemler oluşturmayı amaçlayan kişiler için uygundur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yeteneklere sahip olacaklardır:

• Otonom araçlarda bilgisayar görseli temel kavramlarını anlamak.
• Nesne tespiti, şerit tespiti ve semantik segmentasyon için algoritmalar uygulamak.
• Görsel sistemleri diğer otonom araç alt sistemleriyle entegre etmek.
• Gelişmiş algılama görevleri için derin öğrenme tekniklerini uygulamak.
• Bilgisayar görsel modellerinin gerçek dünya senaryolarında performansını değerlendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), farklı sinyal türlerini verimli bir şekilde işlemek ve çok kanallı elektronik sistemler üzerinde daha iyi kontrol sağlamak isteyen mühendisler ve bilim insanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dijital Sinyal İşleme için gerekli yazılım platformunu ve araçlarını kurmak ve yapılandırmak.
• DSP'nin temellerini ve uygulamalarını oluşturan kavramları ve ilkeleri anlamak.
• DSP bileşenlerine aşina olmak ve bunları elektronik sistemlerde kullanmak.
• DSP sonuçlarını kullanarak algoritmalar ve operasyonel fonksiyonlar oluşturmak.
• DSP yazılım platformlarının temel özelliklerini kullanmak ve sinyal filtreleri tasarlamak.
• DSP simülasyonlarını sentezlemek ve DSP için çeşitli filtre türlerini uygulamak.

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 eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da online veya face-to-face) orta düzeyde uzmanlara yönelik, elektrikli araç güç tırnak mimarileri, batarya kimyası, batarya yönetim sistemleri (BMS), ve elektrikli araçlarda enerji verimliliğine etki eden faktörler hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyenlere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Elektrikli araç güç tırnaklarının yapısını ve işlevini anlamak.
• Farklı batarya kimyasını analiz etmek ve onların elektrikli araçlarda kullanımını anlamak.
• Performansı ve güvenliği artırmak için batarya yönetim tekniklerini uygulamak.
• Farklı elektrikli araç yapılandırmalarında enerji verimliliğini değerlendirmek.

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.