Automotive SPICE (A-SPICE) - Introduction 교육 과정

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 EV 시스템, 연결 기능 및 연결 및 자율 주행 차량과 관련된 사이버 보안 문제에 대한 심층적인 지식을 습득하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행 알고리즘 및 제어 시스템 구현.
• 연결된 차량 네트워크를 위한 V2X 통신 통합.
• 자율 주행 EV의 사이버 보안 위험 해결.
• 자율 주행 탐색을 위한 실시간 처리 솔루션 개발.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 차세대 기술 및 지속 가능한 이동 솔루션에 중점을 두고 전기 자동차의 설계, 개발 및 최적화에 대한 전문성을 개발하고자 하는 고급 자동차 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 효율적이고 공기역학적인 EV 아키텍처를 설계합니다.
• 에너지 최적화 파워트레인 및 배터리 시스템을 통합합니다.
• 향상된 성능을 위한 혁신적인 디자인 개념을 적용합니다.
• 고급 시뮬레이션 도구를 사용하여 프로토타입을 개발합니다.

이 교육 과정은 숙련된 로봇 공학 엔지니어 및 AI 연구자를 대상으로 하며, 자율 주행 차량의 성능을 향상시키기 위해 정교한 경로 계획 알고리즘을 구현하는 방법을 다룹니다. 온라인 또는 현장 교육으로 진행됩니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 고급 경로 계획 알고리즘의 이론적 기초를 이해합니다.
• RRT*, A*, D*와 같은 알고리즘을 실시간 내비게이션에 구현합니다.
• 장애물 회피 및 동적 환경에 대한 경로 계획을 최적화합니다.
• 더욱 정확한 경로 계획을 위해 센서 데이터를 알고리즘에 통합합니다.
• 다양한 알고리즘의 성능을 실제 시나리오에서 평가합니다.

이 교육 과정은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도의 실시간 교육으로, 자율 주행 애플리케이션을 위한 AI 모델을 구축, 훈련 및 최적화하고자 하는 고급 데이터 과학자, AI 전문가 및 자동차 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 자율 주행 차량의 맥락에서 AI 및 딥 러닝의 기본 원리를 이해합니다.
• 실시간 객체 감지 및 차선 추적을 위한 컴퓨터 비전 기술을 구현합니다.
• 자율 주행 시스템의 의사 결정을 위한 강화 학습을 활용합니다.
• 더 나은 인식 및 내비게이션을 위한 센서 융합 기술을 통합합니다.
• 주행 시나리오를 예측하고 분석하기 위한 딥 러닝 모델을 구축합니다.

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도의 실시간 교육으로, 자율 주행 차량을 위한 포괄적인 안전 전략(위험 분석, 기능 안전 평가 및 국제 표준 준수 포함)을 개발하고자 하는 고급 안전 엔지니어 및 자동차 안전 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 자율 주행 시스템과 관련된 안전 위험을 식별하고 평가합니다.
• 산업 표준을 사용하여 위험 분석 및 위험 평가를 수행합니다.
• AV 시스템에 대한 안전 검증 및 확인 방법을 구현합니다.
• ISO 26262 및 SOTIF와 같은 기능 안전 표준을 적용합니다.
• AV 안전 문제에 대한 위험 완화 전략을 개발합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행하며, 자율 주행 애플리케이션을 위한 강력한 비전 시스템을 구축하고자 하는 중간 수준의 AI 개발자 및 컴퓨터 비전 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행 차량의 컴퓨터 비전 기본 개념을 이해합니다.
• 객체 감지, 차선 감지 및 의미 분할 알고리즘을 구현합니다.
• 비전 시스템을 다른 자율 주행 차량 서브시스템과 통합합니다.
• 고급 인식 작업을 위한 딥 러닝 기술을 적용합니다.
• 실제 시나리오에서 컴퓨터 비전 모델의 성능을 평가합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 차량과 관련된 윤리적 딜레마 및 법적 프레임워크를 탐구하고자 하는 초급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 자율 주행 차량의 AI 기반 의사 결정이 가져오는 윤리적 함의를 이해합니다.
• 자율 주행차를 규제하는 글로벌 법적 프레임워크 및 정책을 분석합니다.
• 자율 주행 차량 사고 발생 시 책임 및 의무를 검토합니다.
• 자율 주행 법률에서 혁신과 공공 안전 사이의 균형을 평가합니다.
• 윤리적 딜레마 및 법적 분쟁과 관련된 실제 사례 연구를 논의합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 전기차 시장의 역학 관계를 이해하고, 전략적 통찰력을 개발하며, 전기 모빌리티 솔루션의 경제적 잠재력을 평가하고자 하는 초급 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 전기차 시장의 글로벌 및 지역 트렌드를 분석합니다.
• EV 생산 및 유통을 위한 다양한 비즈니스 모델을 평가합니다.
• EV 부문에서 투자 기회와 과제를 식별합니다.
• 정부 정책이 EV 산업을 형성하는 데 미치는 역할을 이해합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습 교육으로, 전기차 배터리 수명 주기 평가, 재활용 기술 구현, 자동차 산업의 지속 가능성 문제 해결에 대한 실무 기술을 개발하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 전기차 배터리의 수명 주기 및 환경 영향 분석.
• 다양한 배터리 화학 물질에 대한 재활용 기술 식별.
• 배터리 재사용 및 폐기를 위한 지속 가능한 방법 구현.
• 순환 경제 이니셔티브를 지원하기 위한 정책 수립.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 지속 가능한 이동성과 에너지 관리를 지원하기 위해 스마트 그리드와 함께 EV 충전 인프라를 설계, 관리 및 통합하는 기술을 개발하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 효율적이고 확장 가능한 EV 충전소를 설계합니다.
• 광범위한 EV 도입이 전력망에 미치는 영향을 분석합니다.
• EV 충전 시스템에 재생 에너지원을 통합합니다.
• 전력망 부하를 균형 있게 유지하기 위한 스마트 충전 전략을 구현합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습 교육으로, 전기 자동차 시스템(모터, 배터리, 온보드 소프트웨어 포함)의 진단, 유지 보수 및 문제 해결에 대한 실용적인 기술을 개발하고자 하는 중급 자동차 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 전기 자동차 부품의 일상적인 유지 보수를 수행합니다.
• EV 파워트레인 및 배터리 시스템의 일반적인 문제를 진단합니다.
• 고장 식별을 위한 진단 도구 및 소프트웨어를 사용합니다.
• 고전압 시스템을 취급할 때 안전 수칙을 준수합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 차량의 기본 개념, 기술 및 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 수준의 전문가 및 애호가를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행 차량의 핵심 구성 요소와 작동 원리를 이해합니다.
• AI, 센서 및 실시간 데이터 처리가 자율 주행 시스템에서 수행하는 역할을 살펴봅니다.
• 다양한 수준의 차량 자율 주행과 실제 응용 분야를 분석합니다.
• 자율 주행 이동성의 윤리적, 법적 및 규제 측면을 검토합니다.
• 자율 주행 차량 시뮬레이션에 대한 실습 경험을 얻습니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 다중 센서 융합 알고리즘을 개발하고 자율 시스템의 실시간 내비게이션을 최적화하고자 하는 고급 센서 융합 전문가 및 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 다중 센서 데이터 융합의 기본 원리와 과제를 이해합니다.
• 실시간 자율 내비게이션을 위한 센서 융합 알고리즘을 구현합니다.
• LiDAR, 카메라, RADAR 데이터를 통합하여 인식 기능을 향상시킵니다.
• 다양한 조건에서 융합 시스템 성능을 분석하고 평가합니다.
• 센서 노이즈 감소 및 데이터 정렬을 위한 실용적인 솔루션을 개발합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행차의 센서 역할을 이해하고자 하는 중급 엔지니어, 자동차 전문가 및 IoT 전문가를 대상으로 LiDAR, 레이더, 카메라 및 센서 융합 기술을 다룹니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행차에 사용되는 다양한 유형의 센서를 이해합니다.
• 실시간 차량 인식 및 의사 결정을 위해 센서 데이터를 분석합니다.
• 차량의 정확도와 안전성을 향상시키기 위해 센서 융합 기술을 구현합니다.
• 향상된 자율 주행 성능을 위해 센서 배치 및 보정을 최적화합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실시간 교육으로, 자율 주행 차량을 위한 V2X 통신 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 네트워크 엔지니어 및 자동차 IoT 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• V2X 통신의 기본 개념을 이해합니다.
• V2V, V2I, V2P 및 V2N 통신 모델을 분석합니다.
• DSRC 및 C-V2X와 같은 V2X 프로토콜을 구현합니다.
• 연결된 차량 환경에 대한 시뮬레이션을 개발합니다.
• V2X 네트워크의 사이버 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결합니다.