Electronic Control Unit (ECU) - Theoretical Vector Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde professionals die diepgaande kennis willen ontwikkelen over autonome EV-systemen, connectiviteitsfuncties en de cybersecurity-uitdagingen die gepaard gaan met connected en autonome voertuigen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Autonome rijalgoritmen en controlesystemen te implementeren.
• V2X-communicatie te integreren voor connected voertuignetwerken.
• Cybersecurityrisico's in autonome EV's aan te pakken.
• Real-time verwerkingsoplossingen te ontwikkelen voor autonome navigatie.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of on-site) is bedoeld voor gevorderde automotive professionals die expertise willen ontwikkelen in het ontwerpen, ontwikkelen en optimaliseren van elektrische voertuigen, met een focus op next-generation technologieën en duurzame mobiliteitsoplossingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Efficiënte en aerodynamische EV-architecturen ontwerpen.
• Energie-geoptimaliseerde aandrijflijnen en batterijsystemen integreren.
• Innovatieve ontwerpconcepten toepassen voor verbeterde prestaties.
• Prototypes ontwikkelen met behulp van geavanceerde simulatietools.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor robotics engineers en AI-onderzoekers op hoog niveau die geavanceerde algoritmen voor padplanning willen implementeren om de prestaties van autonome voertuigen te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De theoretische basis van geavanceerde algoritmen voor padplanning te begrijpen.
• Algoritmen zoals RRT*, A* en D* te implementeren voor real-time navigatie.
• Padplanning te optimaliseren voor obstakelvermijding en dynamische omgevingen.
• Padplanningsalgoritmen te integreren met sensorgegevens voor een verbeterde nauwkeurigheid.
• De prestaties van verschillende algoritmen in praktische scenario's te evalueren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor data scientists, AI-specialisten en ontwikkelaars van AI voor de auto-industrie op hoog niveau die AI-modellen willen bouwen, trainen en optimaliseren voor toepassingen op het gebied van autonoom rijden.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van AI en deep learning begrijpen in de context van zelfrijdende voertuigen.
• Computervisie-technieken implementeren voor real-time objectdetectie en rijstrookvolging.
• Reinforcement learning gebruiken voor besluitvorming in zelfrijdende systemen.
• Sensorfusietechnieken integreren voor een betere perceptie en navigatie.
• Deep learning-modellen bouwen om rijscenario's te voorspellen en te analyseren.

Deze klassikale, live training (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren veiligheidsingenieurs en professionals in de automotive veiligheid die uitgebreide veiligheidsstrategieën voor autonome voertuigen willen ontwikkelen, inclusief risicoanalyse, functionele veiligheidsbeoordelingen en naleving van internationale normen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Veiligheidsrisico's te identificeren en te beoordelen die verband houden met autonome rijsystemen.
• Risicoanalyses en -beoordelingen uit te voeren met behulp van industriestandaarden.
• Veiligheidsvalidatie- en verificatiemethoden voor AV-systemen te implementeren.
• Functionele veiligheidsnormen toe te passen, zoals ISO 26262 en SOTIF.
• Risicobeperkende strategieën te ontwikkelen voor AV-veiligheidsuitdagingen.

Deze instructor-led, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-developers en computer vision engineers op intermediair niveau die robuuste vision systemen willen bouwen voor toepassingen in de autonome rijtechnologie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De fundamentele concepten van computer vision in autonome voertuigen te begrijpen.
• Algoritmen te implementeren voor objectdetectie, rijstrookdetectie en semantische segmentatie.
• Vision systemen te integreren met andere subsystemen van autonome voertuigen.
• Deep learning-technieken toe te passen voor geavanceerde perceptietaken.
• De prestaties van computer vision-modellen in real-world scenario's te evalueren.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die de ethische dilemma's en juridische kaders rondom autonome voertuigen willen onderzoeken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De ethische implicaties van AI-gestuurde besluitvorming in autonome voertuigen te begrijpen.
• Wereldwijde juridische kaders en beleidsregels die zelfrijdende auto's reguleren te analyseren.
• Aansprakelijkheid en verantwoordelijkheid in geval van ongevallen met autonome voertuigen te onderzoeken.
• De balans tussen innovatie en openbare veiligheid in wetgeving rondom autonoom rijden te evalueren.
• Praktische casestudies te bespreken die ethische dilemma's en juridische geschillen betreffen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of on-site) is bedoeld voor beginnende zakelijke professionals die de dynamiek van de EV-markt willen begrijpen, strategische inzichten willen ontwikkelen en het economische potentieel van elektrische mobiliteitsoplossingen willen beoordelen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Wereldwijde en regionale trends in de elektrische voertuigmarkt analyseren.
• Verschillende bedrijfsmodellen voor EV-productie en -distributie evalueren.
• Investeringsmogelijkheden en uitdagingen in de EV-sector identificeren.
• De rol van overheidsbeleid bij het vormgeven van de EV-industrie begrijpen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gemiddeld niveau die praktische vaardigheden willen ontwikkelen in het evalueren van de levenscyclus van EV-batterijen, het implementeren van recyclingtechnologieën en het aanpakken van duurzaamheidsuitdagingen in de auto-industrie.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De levenscyclus van EV-batterijen en hun milieueffect analyseren.
• Recyclingtechnieken voor verschillende batterijchemieën identificeren.
• Duurzame praktijken voor hergebruik en verwijdering van batterijen implementeren.
• Beleid formuleren om initiatieven voor een circulaire economie te ondersteunen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gemiddeld niveau die vaardigheden willen ontwikkelen in het ontwerpen, beheren en integreren van EV-laadinfrastructuur met slimme netwerken om duurzame mobiliteit en energiemanagement te ondersteunen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Efficiënte en schaalbare EV-laadstations ontwerpen.
• De impact op het netwerk van grootschalige EV-adoptie analyseren.
• Hernieuwbare energiebronnen integreren in EV-laadsystemen.
• Slimme laadstrategieën implementeren om de netbelasting in evenwicht te brengen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor gevorderde autotechnici die praktische vaardigheden willen ontwikkelen in het diagnosticeren, onderhouden en oplossen van problemen in elektrische voertuigsystemen, inclusief motoren, batterijen en boordsoftware.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Routineonderhoud uitvoeren aan componenten van elektrische voertuigen.
• Veelvoorkomende problemen met EV-aandrijflijnen en batterijsystemen diagnosticeren.
• Diagnostische tools en software gebruiken voor het identificeren van storingen.
• Veilige werkwijzen toepassen bij het omgaan met hoogspanningssystemen.

Deze instructiegeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals en enthousiastelingen op beginnersniveau die de fundamentele concepten, technologieën en toepassingen van autonome voertuigen willen begrijpen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste componenten en werkingsprincipes van autonome voertuigen te begrijpen.
• De rol van AI, sensoren en real-time dataverwerking in zelfrijdende systemen te onderzoeken.
• Verschillende niveaus van voertuigautonomie en hun toepassingen in de praktijk te analyseren.
• De ethische, juridische en regelgevende aspecten van autonome mobiliteit te onderzoeken.
• Praktische ervaring op te doen met simulaties van autonome voertuigen.

Deze door een docent geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren specialisten in sensorfusie en AI-ingenieurs die multi-sensorfusie-algoritmen willen ontwikkelen en real-time navigatie in autonome systemen willen optimaliseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De fundamentele principes en uitdagingen van multi-sensor datafusie te begrijpen.
• Sensorfusie-algoritmen te implementeren voor real-time autonome navigatie.
• Data van LiDAR, camera's en RADAR te integreren voor verbeterde perceptie.
• De prestaties van fusiesystemen onder verschillende omstandigheden te analyseren en evalueren.
• Praktische oplossingen te ontwikkelen voor ruisonderdrukking en data-uitlijning van sensoren.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs van intermediair niveau, automotive-professionals en IoT-specialisten die de rol van sensoren in zelfrijdende auto's willen begrijpen, inclusief LiDAR, radar, camera's en sensorfusietechnieken.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De verschillende soorten sensoren die in autonome voertuigen worden gebruikt begrijpen.
• Sensorgegevens analyseren voor real-time voertuigperceptie en besluitvorming.
• Sensorfusietechnieken implementeren om de nauwkeurigheid en veiligheid van voertuigen te verbeteren.
• De sensorplaatsing en -kalibratie optimaliseren voor verbeterde prestaties van autonoom rijden.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor netwerkengineers op intermediair niveau en ontwikkelaars van automotive IoT die de V2X-communicatietechnologieën voor autonome voertuigen willen begrijpen en implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De fundamentele concepten van V2X-communicatie begrijpen.
• De V2V-, V2I-, V2P- en V2N-communicatiemodellen analyseren.
• V2X-protocollen zoals DSRC en C-V2X implementeren.
• Simulaties ontwikkelen voor verbonden voertuigomgevingen.
• Cybersecurity- en privacy-uitdagingen in V2X-netwerken aanpakken.