Automotive Lớp Linux (AGL) Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ô tô trình độ cao, những người muốn phát triển chuyên môn trong việc thiết kế, phát triển và tối ưu hóa xe điện, tập trung vào các công nghệ thế hệ tiếp theo và các giải pháp di động bền vững.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc xe điện hiệu quả và khí động học.
• Tích hợp hệ thống truyền động và pin tối ưu hóa năng lượng.
• Áp dụng các khái niệm thiết kế sáng tạo để nâng cao hiệu suất.
• Phát triển nguyên mẫu bằng các công cụ mô phỏng tiên tiến.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư robot và nhà nghiên cứu AI trình độ cao, những người muốn triển khai các thuật toán lập kế hoạch đường đi tinh vi để nâng cao hiệu suất của xe tự hành.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các nền tảng lý thuyết của các thuật toán lập kế hoạch đường đi tiên tiến.
• Triển khai các thuật toán như RRT*, A*, và D* cho việc điều hướng theo thời gian thực.
• Tối ưu hóa lập kế hoạch đường đi để tránh chướng ngại vật và thích ứng với môi trường động.
• Tích hợp các thuật toán lập kế hoạch đường đi với dữ liệu cảm biến để nâng cao độ chính xác.
• Đánh giá hiệu suất của các thuật toán khác nhau trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia AI và nhà phát triển AI ô tô trình độ cao, những người muốn xây dựng, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình AI cho các ứng dụng lái xe tự động.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI và học sâu trong bối cảnh của các phương tiện tự hành.
• Triển khai các kỹ thuật thị giác máy tính để phát hiện vật thể và bám làn theo thời gian thực.
• Sử dụng học tăng cường để đưa ra quyết định trong các hệ thống lái xe tự động.
• Tích hợp các kỹ thuật hợp nhất cảm biến để cải thiện khả năng nhận thức và điều hướng.
• Xây dựng các mô hình học sâu để dự đoán và phân tích các tình huống lái xe.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư an toàn và chuyên gia an toàn ô tô có trình độ cao, những người mong muốn phát triển các chiến lược an toàn toàn diện cho xe tự hành, bao gồm phân tích mối nguy, đánh giá an toàn chức năng và tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định và đánh giá các rủi ro an toàn liên quan đến hệ thống lái xe tự động.
• Tiến hành phân tích mối nguy và đánh giá rủi ro bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn ngành.
• Triển khai các phương pháp xác thực và kiểm chứng an toàn cho hệ thống AV.
• Áp dụng các tiêu chuẩn an toàn chức năng, chẳng hạn như ISO 26262 và SOTIF.
• Phát triển các chiến lược giảm thiểu rủi ro cho các thách thức an toàn AV.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI và kỹ sư thị giác máy tính trình độ trung cấp, những người muốn xây dựng các hệ thống thị giác mạnh mẽ cho các ứng dụng lái xe tự động.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về thị giác máy tính trong xe tự hành.
• Triển khai các thuật toán để phát hiện đối tượng, phát hiện làn đường và phân đoạn ngữ nghĩa.
• Tích hợp hệ thống thị giác với các hệ thống con khác của xe tự hành.
• Áp dụng các kỹ thuật học sâu cho các tác vụ nhận thức nâng cao.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn khám phá các tình huống khó xử về mặt đạo đức và các khuôn khổ pháp lý liên quan đến xe tự hành.

Cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những hệ quả về mặt đạo đức của việc đưa ra quyết định dựa trên AI trong xe tự hành.
• Phân tích các khuôn khổ và chính sách pháp lý toàn cầu điều chỉnh xe tự lái.
• Xem xét trách nhiệm pháp lý và khả năng giải trình trong trường hợp xảy ra tai nạn với xe tự hành.
• Đánh giá sự cân bằng giữa đổi mới và an toàn công cộng trong luật pháp về xe tự lái.
• Thảo luận về các nghiên cứu điển hình thực tế liên quan đến các tình huống khó xử về mặt đạo đức và tranh chấp pháp lý.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn phát triển kỹ năng thiết kế, quản lý và tích hợp cơ sở hạ tầng trạm sạc xe điện với lưới điện thông minh để hỗ trợ tính bền vững trong giao thông vận tải và quản lý năng lượng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các trạm sạc xe điện hiệu quả và có khả năng mở rộng.
• Phân tích tác động của việc áp dụng rộng rãi xe điện đối với lưới điện.
• Tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống sạc xe điện.
• Triển khai các chiến lược sạc thông minh để cân bằng tải lưới điện.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ô tô trình độ trung cấp, những người muốn phát triển các kỹ năng thực hành trong chẩn đoán, bảo trì và khắc phục sự cố hệ thống xe điện, bao gồm động cơ, pin và phần mềm trên xe.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện bảo trì định kỳ các bộ phận của xe điện.
• Chẩn đoán các sự cố phổ biến với hệ thống truyền động và pin của xe điện.
• Sử dụng các công cụ và phần mềm chẩn đoán để xác định lỗi.
• Thực hiện các biện pháp an toàn khi làm việc với hệ thống điện áp cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện về kiến trúc hệ thống truyền động điện (EV), hóa học pin, hệ thống quản lý pin (BMS) và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả năng lượng trong xe điện.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cấu trúc và chức năng của hệ thống truyền động EV.
• Phân tích các loại hóa học pin khác nhau và ứng dụng của chúng trong xe điện.
• Triển khai các kỹ thuật quản lý pin để nâng cao hiệu suất và độ an toàn.
• Đánh giá hiệu quả năng lượng trong các cấu hình EV khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia phần mềm ô tô trình độ cao, những người muốn nâng cao chuyên môn trong thiết kế hệ thống nhúng và các giải pháp phần mềm thông minh cho xe điện, bao gồm tích hợp AI cho các chức năng tự động.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế phần mềm nhúng cho hệ thống điều khiển xe điện.
• Triển khai xử lý dữ liệu theo thời gian thực để vận hành xe hiệu quả.
• Tích hợp khả năng ra quyết định dựa trên AI cho xe điện tự động.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất về an toàn phần mềm và tuân thủ các quy định của ngành ô tô.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc trực tiếp này dành cho những người mới bắt đầu, các chuyên gia và những người đam mê muốn hiểu các khái niệm, công nghệ và ứng dụng cơ bản của xe tự hành.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các thành phần và nguyên lý hoạt động chính của xe tự hành.
• Tìm hiểu vai trò của AI, cảm biến và xử lý dữ liệu thời gian thực trong các hệ thống lái tự động.
• Phân tích các cấp độ tự động khác nhau của xe và ứng dụng thực tế của chúng.
• Xem xét các khía cạnh đạo đức, pháp lý và quy định của tính di động tự động.
• Có được kinh nghiệm thực tế với các mô phỏng xe tự hành.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn có được kiến thức nền tảng về xe điện, bao gồm các loại, các thành phần cốt lõi và cơ sở hạ tầng sạc cơ bản, đồng thời chuẩn bị cho bản thân để khám phá các khái niệm nâng cao và ứng dụng thực tế trong ngành ô tô.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và thành phần cơ bản của xe điện.
• Xác định các loại xe điện khác nhau và các tính năng chính của chúng.
• Nhận biết những ưu điểm và thách thức liên quan đến việc áp dụng xe điện.
• Giải thích các nguyên tắc cơ bản của cơ sở hạ tầng sạc xe điện.
• Phân tích tác động của xe điện đối với ngành ô tô và tính bền vững.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia hợp nhất cảm biến nâng cao và kỹ sư AI, những người muốn phát triển các thuật toán hợp nhất cảm biến đa dạng và tối ưu hóa điều hướng thời gian thực trong các hệ thống tự động.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản và thách thức của việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều cảm biến.
• Triển khai các thuật toán hợp nhất cảm biến để điều hướng tự động thời gian thực.
• Tích hợp dữ liệu từ LiDAR, camera và RADAR để nâng cao khả năng nhận biết.
• Phân tích và đánh giá hiệu suất của hệ thống hợp nhất trong các điều kiện khác nhau.
• Phát triển các giải pháp thực tế để giảm nhiễu cảm biến và căn chỉnh dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, chuyên gia ô tô và chuyên gia IoT trình độ trung cấp, những người muốn hiểu vai trò của cảm biến trong xe tự lái, bao gồm LiDAR, radar, camera và các kỹ thuật hợp nhất cảm biến.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các loại cảm biến khác nhau được sử dụng trong xe tự hành.
• Phân tích dữ liệu cảm biến để nhận thức và đưa ra quyết định theo thời gian thực cho xe.
• Triển khai các kỹ thuật hợp nhất cảm biến để cải thiện độ chính xác và độ an toàn của xe.
• Tối ưu hóa vị trí đặt và hiệu chỉnh cảm biến để nâng cao hiệu suất lái xe tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp, hướng dẫn bởi giảng viên này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư mạng và nhà phát triển IoT ô tô trình độ trung cấp, những người muốn tìm hiểu và triển khai các công nghệ giao tiếp V2X cho xe tự hành.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của giao tiếp V2X.
• Phân tích các mô hình giao tiếp V2V, V2I, V2P và V2N.
• Triển khai các giao thức V2X như DSRC và C-V2X.
• Phát triển mô phỏng cho môi trường xe kết nối.
• Giải quyết các thách thức về bảo mật và quyền riêng tư trong mạng V2X.