Migliori 5 Corsi sui Veicoli Autonomi (2023)

Top 5 Autonomous Vehicle Courses (2023)

Il mondo ha visto l’impatto dell’intelligenza artificiale (IA) in diverse applicazioni. L’IA nel trasporto ha dato vita alla possibilità di veicoli a guida autonoma (con meno o nessuna intervenzione umana). Questi veicoli autonomi offrono esperienze di guida stupefacenti, inclusa la sicurezza stradale, specialmente nelle nazioni popolose. Nel 2022, il mercato globale dei veicoli autonomi è salito a 129,16 miliardi di dollari.

Valutato dagli analisti per crescere successivamente ad un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 38,8%. Il governo sta rafforzando l’espansione globale dei veicoli autonomi. Pertanto, c’è denaro da fare come ingegnere del software. Da qui la necessità di una formazione solida per stabilirti lungo questa linea.

Il sistema di intelligenza artificiale nei veicoli autonomi incorpora funzionalità speciali (come la consapevolezza ambientale, la decisione comportamentale, la pianificazione della direzione e il controllo del movimento) per una navigazione accurata e per evitare altri oggetti nel loro percorso. Questi sono il frutto della mente dei sviluppatori/ingegneri. Pertanto, questo articolo ti farà un grande favore mentre esaminiamo i Migliori 5 Corsi sui Veicoli Autonomi (2023) per acquisire competenze rilevanti per lo sviluppo di auto autonome.

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Indice

• Migliori 5 Corsi sui Veicoli Autonomi nel 2023
  • Introduzione alla guida autonoma
  • Impara C++
  • Ingegneria di auto a guida autonoma
  • Diventa un ingegnere robotico
  • Come diventare un ingegnere di fusione sensoriale
• Conclusione

Migliori 5 Corsi sui Veicoli Autonomi nel 2023

I migliori cinque corsi per avviare la tua carriera nello sviluppo di veicoli autonomi sono:

Introduzione alla guida autonoma

Il programma Nanodegree per ingegneri di auto a guida autonoma è una piattaforma introduttiva curata da un team di esperti. Ti prepara a entrare nel mondo dei veicoli autonomi. Composto da sette corsi, insieme a otto esercizi basati su progetti, questo programma offre una comprensione completa dell’argomento. Guidato dallo sviluppatore del corso Cezanne Camacho e dall’istruttore Andrew Paster. Ti impegnerai con questo programma completo per quattro mesi, dedicando circa 10 ore a settimana.

I prerequisiti di partecipazione includono competenze di programmazione di base, una buona comprensione dell’algebra e la capacità di leggere e modificare il codice con una solida comprensione. Il contenuto del programma ti guida verso il dominio di diverse competenze chiave, tra cui:

• Pensiero bayesiano.
• Programmazione orientata agli oggetti con le matrici.
• Algebra lineare.
• Convertire i programmi Python in C++.
• Sviluppare codici C++ accurati.
• Gestione di strutture dati complesse.

Altri obiettivi di apprendimento includono il calcolo, la visualizzazione di Python e l’applicazione del linguaggio di machine learning per facilitare la visione artificiale. Per garantire che il tuo percorso di apprendimento sia agevole, il programma fornisce recensioni di progetti esperti con feedback personalizzato e supporto tecnico 24 ore su 24 con risposte immediate alle domande.

Impara C++

Qui imparerai il nucleo di C++, un linguaggio di programmazione ad alte prestazioni. C++ è il meccanismo centrale per le auto a guida autonoma. Eseguirai qui cinque progetti e alla fine costruirai un simulatore di traffico multi-threaded e codificherai anche il tuo software C++. I tuoi guide in questo viaggio saranno gli istruttori Stephen Welch e Andreas Haja, con un impegno di 10 ore a settimana per un periodo di quattro mesi.

Questo programma assume che i partecipanti abbiano una comprensione moderata di qualsiasi linguaggio di programmazione. Durante il programma, ti immergerai in:

• Gli aspetti fondamentali di C++.
• Programmazione orientata agli oggetti (OOP).
• Creazione di modelli e risorse per programmi C++ orientati agli oggetti.
• Implementare concetti OOP per creare la tua applicazione C++.

Il programma è progettato per facilitare un’esperienza di apprendimento senza soluzione di continuità offrendo recensioni esperte e feedback. Fornisce inoltre supporto tecnico 24/7 e assicura risposte tempestive alle domande degli studenti.

Ingegneria di auto a guida autonoma

In questa completa ingegneria di auto a guida autonoma, ti addentrerai nelle pratiche industriali impiegate dai principali team di tecnologia globali. Sfrutti il potere del deep learning per addestrare i veicoli a percepire e navigare il loro ambiente. Il programma comprende cinque corsi e sei progetti, tutti progettati per dotarti di competenze all’avanguardia.

Guidato dal Professor Andreas Haja e da un team di ingegneri e sviluppatori esperti. Impegnerai circa 10 ore a settimana per un periodo di cinque mesi. Il programma si aspetta che i partecipanti abbiano la capacità di costruire programmi orientati agli oggetti, idealmente in Python o C++, e una solida comprensione delle funzioni polinomiali, delle matrici multiple e delle statistiche.

Durante il corso del programma, ti occuperai di:

• Elaborazione di immagini digitali.
• Costruzione di reti neurali per la rilevazione degli oggetti.
• Implementazione di fusioni di sensori per la rilevazione 3D.
• Integrazione di telecamera con rilevamento dei sensori.
• Localizzazione di una macchina simulata utilizzando il rilevamento lidar.
• Collaborazione con il team di intelligenza dei veicoli Mercedes-Benz.

Alla fine del programma, avrai imparato a controllare una macchina attraverso l’accelerazione e la sterzata lungo una traiettoria desiderata. Per garantire un’esperienza di apprendimento arricchita, il programma offre consigli pratici sulle pratiche industriali, supporto tecnico 24/7 e progetti reali progettati da esperti del settore.

Diventa un ingegnere robotico

In questo programma coinvolgente, intraprenderai un viaggio nel mondo dell’ingegneria del software robotica. Applicando il framework ROS e il C++, acquisirai esperienza pratica nella programmazione di robot per la localizzazione, la mappatura e la navigazione. Il curriculum è composto da sei corsi completi e cinque progetti pratici.

Sotto la guida di Sebastian Thrun, dedicherai 10-15 ore a settimana per quattro mesi immergendoti nella robotica. I prerequisiti del programma includono familiarità con:

• Linee di comando di base di Linux.
• Competenza in calcolo.
• Algebra lineare.
• Linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, ad esempio C++.

Il programma inizia con un’introduzione alla robotica, dove imparerai a simulare il tuo primo ambiente robotico con lo strumento Gazebo. Man mano che ti immergi maggiormente, svilupperai robot in modo modulare e riutilizzabile con ROS. Il programma culmina nella combinazione di SLAM e Navigation per una pianificazione e una navigazione pratiche.

Come diventare un ingegnere di fusione di sensori

Qui su come diventare un ingegnere di fusione di sensori, ti immergerai nello studio della percezione ambientale 3D. Ciò ti doterà delle competenze per rilevare gli ostacoli e seguire accuratamente gli oggetti fondendo le nuvole di punti lidar. Distribuito su quattro corsi distinti, il programma offre quattro progetti esperienziali per una comprensione approfondita della materia.

Sotto la guida di un team di istruttori esperti, tra cui Andreas Haja, Abdullah Zaidi, Aaron Brown e Stephen Welch. Ti muoverai attraverso il programma per un periodo di quattro mesi, dedicando circa 10 ore a settimana. Il percorso di apprendimento inizia con l’utilizzo dei dati Lidar per rilevare altri veicoli sulla strada.

Man mano che il programma si svolge, imparerai a:

• Proiettare immagini della telecamera in 3D, fondendole con i dati Lidar per classificare gli oggetti.
• Interpretare i segnali radar per rilevare e tracciare gli oggetti.
• Fondere tutti i dati con i filtri di Kalman per tracciare i movimenti non lineari.

Conclusioni

I veicoli autonomi sono invenzioni preziose ma ancora in fase di sviluppo. Il futuro dei trasporti sembra essere interconnesso con l’avanzamento dei veicoli autonomi. Questi meravigliosi prodigi, che sfruttano il potere dell’IA e dei sofisticati sistemi di sensori, hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui ci spostiamo, aumentando la sicurezza e l’efficienza e riducendo gli errori umani.

Tuttavia, il percorso verso un futuro completamente autonomo non è privo di sfide. Sfide legislative, considerazioni etiche, aggiornamenti dell’infrastruttura e accettazione pubblica sono ostacoli sostanziali da navigare.