Automotive SPICE (A-SPICE) - 簡介培訓

本課程由講師主導，提供台灣（線上或線下）培訓，面向希望在設計、開發和優化電動汽車方面發展專業知識的資深汽車專業人士，重點介紹下一代技術和可持續移動解決方案。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 設計高效且符合空氣動力學的電動汽車架構。
• 集成能源優化的動力總成和電池系統。
• 應用創新設計理念以提升性能。
• 使用高級仿真工具開發原型。

這項由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，旨在為高階機器人工程師和AI研究人員提供進階路徑規劃演算法的實作知識，以提升自動駕駛車輛的性能。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解進階路徑規劃演算法的理論基礎。
• 實作RRT*、A*和D*等演算法，用於即時導航。
• 優化路徑規劃，以應對障礙物避讓和動態環境。
• 將路徑規劃演算法與感測器數據整合，提升準確性。
• 在實際場景中評估各種演算法的性能。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向高級數據科學家、AI專家和汽車AI開發者，旨在幫助他們構建、訓練和優化用於自動駕駛應用的AI模型。

通過本課程，學員將能夠：

• 瞭解自動駕駛中人工智能和深度學習的基礎知識。
• 實現用於即時物體檢測和車道跟蹤的計算機視覺技術。
• 利用強化學習進行自動駕駛系統的決策。
• 集成傳感器融合技術以增強感知和導航能力。
• 構建深度學習模型以預測和分析駕駛場景。

這項由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對高級安全工程師和汽車安全專業人士，旨在開發自動駕駛車輛的全面安全策略，包括危害分析、功能安全評估以及國際標準的合規性。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 識別和評估與自動駕駛系統相關的安全風險。
• 使用行業標準進行危害分析和風險評估。
• 實施自動駕駛系統的安全驗證和確認方法。
• 應用功能安全標準，如ISO 26262和SOTIF。
• 開發應對自動駕駛安全挑戰的風險緩解策略。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級AI開發者和計算機視覺工程師，旨在幫助他們爲自動駕駛應用構建穩健的視覺系統。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解自動駕駛中計算機視覺的基本概念。
• 實現目標檢測、車道檢測和語義分割的算法。
• 將視覺系統與自動駕駛的其他子系統集成。
• 應用深度學習技術完成高級感知任務。
• 評估計算機視覺模型在真實場景中的性能。

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助初級專業人員探討自動駕駛車輛所涉及的倫理困境與法律框架。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI驅動決策在自動駕駛車輛中的倫理影響。
• 分析全球規範自駕車的法律框架與政策。
• 探討自動駕駛車輛事故中的責任與問責問題。
• 評估創新與公共安全在自駕車法律中的平衡。
• 討論涉及倫理困境與法律糾紛的實際案例。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向中級專業人士，旨在培養他們在設計、管理和集成電動汽車充電基礎設施與智能電網方面的技能，以支持可持續交通和能源管理。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計高效且可擴展的電動汽車充電站。
• 分析大規模電動汽車採用對電網的影響。
• 將可再生能源集成到電動汽車充電系統中。
• 實施智能充電策略以平衡電網負載。

本課程由講師指導，提供台灣（線上或線下）培訓，面向中級汽車專業人員，旨在培養診斷、維護和排除電動車系統故障的實用技能，包括電機、電池和車載軟件。

課程結束後，學員將能夠：

• 對電動車組件進行日常維護。
• 診斷電動車動力總成和電池系統的常見問題。
• 使用診斷工具和軟件進行故障識別。
• 在處理高壓系統時實施安全操作。

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向希望全面瞭解電動汽車動力總成架構、電池化學、電池管理系統（BMS）以及影響電動汽車能效因素的中級專業人士。

通過本課程，學員將能夠：

• 理解電動汽車動力總成的結構和功能。
• 分析不同電池化學及其在電動汽車中的應用。
• 實施電池管理技術，以提升性能和安全性。
• 評估不同電動汽車配置的能效。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向高級汽車軟件專業人員，旨在提升他們在設計電動汽車嵌入式系統和智能軟件解決方案方面的專業知識，包括自動駕駛功能的AI集成。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設計電動汽車控制系統的嵌入式軟件。
• 實施即時數據處理，以實現高效的車輛操作。
• 集成AI驅動的決策功能，用於自動駕駛電動汽車。
• 應用軟件安全和汽車合規的最佳實踐。

這項由講師指導的線下培訓（線上或線下）針對初學者級別的專業人士和愛好者，旨在幫助他們理解自動駕駛車輛的基本概念、技術和應用。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解自動駕駛車輛的關鍵組件和工作原理。
• 探索AI、感測器和即時數據處理在自動駕駛系統中的作用。
• 分析不同級別的車輛自動化及其實際應用。
• 研究自動駕駛的倫理、法律和監管問題。
• 獲得自動駕駛車輛模擬的實際操作經驗。

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向希望獲得電動汽車基礎知識的初學者，包括電動汽車的類型、核心組件和基本充電基礎設施，併爲他們探索汽車行業中的高級概念和實際應用做好準備。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解電動汽車的基本原理和組件。
• 識別不同類型的電動汽車及其關鍵特性。
• 認識電動汽車採用的優勢與挑戰。
• 解釋電動汽車充電基礎設施的基礎知識。
• 分析電動汽車對汽車行業和可持續性的影響。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在為高級感測器融合專家和AI工程師提供開發多感測器融合算法並優化自主系統中的即時導航能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解多感測器數據融合的基本原理與挑戰。
• 實作即時自主導航的感測器融合算法。
• 整合LiDAR、攝影機和RADAR數據以增強感知能力。
• 分析並評估融合系統在不同條件下的性能。
• 開發實用的感測器降噪與數據對齊解決方案。

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對中級工程師、汽車專業人士和物聯網專家，旨在幫助他們理解感測器在自動駕駛汽車中的作用，涵蓋LiDAR、雷達、攝影機以及感測器融合技術。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解自動駕駛汽車中使用的不同類型感測器。
• 分析感測器數據，用於即時車輛感知與決策。
• 實施感測器融合技術，以提高車輛的準確性和安全性。
• 優化感測器佈局與校準，提升自動駕駛性能。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對中級網路工程師和汽車物聯網開發者，旨在幫助他們理解並實現用於自動駕駛車輛的V2X通信技術。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解V2X通信的基本概念。
• 分析V2V、V2I、V2P和V2N通信模型。
• 實現V2X協議，如DSRC和C-V2X。
• 開發用於聯網車輛環境的模擬。
• 應對V2X網路中的網路安全和隱私挑戰。