Herramientas Básicas de Calidad

Esta formación en vivo, liderada por instructores en Argentina (online o presencial), está dirigida a ingenieros robóticos e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen implementar algoritmos sofisticados de planificación de trayectorias para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos avanzados de planificación de trayectorias.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de trayectorias para la evasión de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar algoritmos de planificación de trayectorias con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de diversos algoritmos en escenarios prácticos.

Esta capacitación dirigida por un instructor, presencial o en línea, en Argentina está orientada a científicos de datos de nivel avanzado, especialistas en IA y desarrolladores de IA para el sector automotriz que deseen construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA y el aprendizaje profundo en el contexto de los vehículos autónomos.
• Implementar técnicas de visión por computadora para la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de carriles.
• Utilizar el aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en sistemas de conducción autónoma.
• Integrar técnicas de fusión de sensores para mejorar la percepción y la navegación.
• Construir modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está orientada principalmente a ingenieros que desean utilizar Autosar para diseñar componentes automotores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Autosar.
• Configurar un flujo de trabajo.
• Navegar con soltura en el entorno de Autosar.
• Trabajar de manera eficiente.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software embebido y profesionales automotrices de nivel intermedio que desean utilizar AUTOSAR Classic Platform para desarrollar, integrar y probar componentes de software estandarizados para unidades de control electrónico (ECU).

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

Instalar y configurar herramientas de desarrollo de AUTOSAR (por ejemplo, DaVinci Developer, EB Tresos o ETAS ISOLAR-A/B).

Comprender la arquitectura en capas de AUTOSAR y los módulos de software básico (BSW).

Diseñar e implementar el sistema operativo (OS) de AUTOSAR y la pila de comunicación (COM stack).

Utilizar CANoe o herramientas similares para simulación, pruebas y diagnóstico en un entorno AUTOSAR.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software embebido de nivel intermedio o ingenieros automotrices que deseen comprender y configurar el Sistema Operativo AUTOSAR (basado en OSEK/VDX) y la Pila de Comunicaciones (COM Stack) para habilitar una programación de tareas confiable y la comunicación en ECUs automotrices.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura del Sistema Operativo AUTOSAR y las políticas de programación
• Implementar y gestionar tareas, eventos, alarmas y contadores
• Describir y configurar las capas de la Pila de Comunicaciones, incluyendo PDUR y los servicios de comunicación
• Explicar las pilas de protocolos (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) y cómo AUTOSAR interactúa con ellas
• Configurar módulos OS y COM utilizando herramientas del sector (Vector DaVinci o ETAS ISOLAR)
• Simular y validar el flujo de tareas y comunicación en una ECU basada en AUTOSAR

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales de la seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias integrales de seguridad para vehículos autónomos, incluyendo análisis de peligros, evaluaciones de seguridad funcional y cumplimiento con estándares internacionales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar y evaluar riesgos de seguridad asociados con sistemas de conducción autónoma.
• Realizar análisis de peligros y evaluación de riesgos utilizando estándares de la industria.
• Implementar métodos de validación y verificación de seguridad para sistemas AV.
• Aplicar normas de seguridad funcional, como ISO 26262 y SOTIF.
• Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para desafíos de seguridad en vehículos autónomos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en <ubic> (online o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos jurídicos que rodean a los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por IA en los vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas jurídicas globales que regulan a los coches sin conductor.
• Examinar la responsabilidad civil y la rendición de cuentas ante accidentes de vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes sobre conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos reales que implican dilemas éticos y disputas legales.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de las arquitecturas de potencia de transmisión para vehículos eléctricos, la química de las baterías, los sistemas de gestión de baterías (BMS) y los factores que afectan la eficiencia energética en los vehículos eléctricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la estructura y el funcionamiento de las potencias de transmisión para vehículos eléctricos.
• Analizar las diferentes químicas de baterías y sus aplicaciones en vehículos eléctricos.
• Implementar técnicas de gestión de baterías para mejorar el rendimiento y la seguridad.
• Evaluar la eficiencia energética en diversas configuraciones de vehículos eléctricos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes y entusiastas que desean comprender los conceptos fundamentales, tecnologías y aplicaciones de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
• Analizar los distintos niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
• Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
• Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a especialistas avanzados en fusión de sensores e ingenieros de IA que deseen desarrollar algoritmos de fusión de múltiples sensores y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos procedentes de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
• Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales automotrices e especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los autos autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
• Analizar los datos de los sensores para la percepción y toma de decisiones en tiempo real del vehículo.
• Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
• Optimizar la ubicación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de red de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
• Afrontar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.