Simulink® for Automotive System Design Advanced Level培訓

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向希望深入瞭解自動駕駛電動汽車系統、互聯功能以及與互聯和自動駕駛車輛相關的網絡安全挑戰的高級專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 實現自動駕駛算法和控制系統。
• 集成車聯網通信，構建互聯車輛網絡。
• 應對自動駕駛電動汽車中的網絡安全風險。
• 開發用於自動駕駛導航的即時處理解決方案。

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，台灣（線上或線下），面向初級商業專業人士，旨在幫助他們理解電動汽車市場的動態，發展戰略洞察力，並評估電動出行解決方案的經濟潛力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 分析全球及區域電動汽車市場趨勢。
• 評估電動汽車生產與分銷的不同商業模式。
• 識別電動汽車領域的投資機會與挑戰。
• 理解政府政策在塑造電動汽車行業中的作用。

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向中级专业人士，旨在培养评估电动汽车电池生命周期、实施回收技术以及应对汽车行业可持续性挑战的实用技能。

培训结束后，参与者将能够：

• 分析电动汽车电池的生命周期及其环境影响。
• 识别不同电池化学的回收技术。
• 实施电池再利用和处置的可持续实践。
• 制定支持循环经济倡议的政策。

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。

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。

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。