Artificial Intelligence (AI) in Automotive Training Course

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional otomotif tingkat lanjut yang ingin mengembangkan keahlian dalam merancang, mengembangkan, dan mengoptimalkan kendaraan listrik, dengan fokus pada teknologi generasi berikutnya dan solusi mobilitas berkelanjutan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang arsitektur EV yang efisien dan aerodinamis.
• Mengintegrasikan powertrain dan sistem baterai yang dioptimalkan energi.
• Menerapkan konsep desain inovatif untuk meningkatkan kinerja.
• Mengembangkan prototipe menggunakan alat simulasi canggih.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, dalam format Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para insinyur robotika tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin mengimplementasikan algoritma perencanaan jalur yang canggih untuk meningkatkan kinerja kendaraan otonom.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar teoritis dari algoritma perencanaan jalur tingkat lanjut.
• Mengimplementasikan algoritma seperti RRT*, A*, dan D* untuk navigasi real-time.
• Mengoptimalkan perencanaan jalur untuk penghindaran rintangan dan lingkungan dinamis.
• Mengintegrasikan algoritma perencanaan jalur dengan data sensor untuk meningkatkan akurasi.
• Mengevaluasi kinerja berbagai algoritma dalam skenario praktis.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan untuk ilmuwan data tingkat lanjut, spesialis AI, dan pengembang AI otomotif yang ingin membangun, melatih, dan mengoptimalkan model AI untuk aplikasi mengemudi otonom.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami fundamental AI dan deep learning dalam konteks kendaraan otonom.
• Menerapkan teknik computer vision untuk deteksi objek dan mengikuti jalur secara real-time.
• Memanfaatkan reinforcement learning untuk pengambilan keputusan dalam sistem self-driving.
• Mengintegrasikan teknik sensor fusion untuk persepsi dan navigasi yang lebih baik.
• Membangun model deep learning untuk memprediksi dan menganalisis skenario mengemudi.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini, dalam Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi insinyur keselamatan tingkat lanjut dan profesional keselamatan otomotif yang ingin mengembangkan strategi keselamatan komprehensif untuk kendaraan otonom, termasuk analisis bahaya, penilaian keselamatan fungsional, dan kepatuhan terhadap standar internasional.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengidentifikasi dan menilai risiko keselamatan yang terkait dengan sistem mengemudi otonom.
• Melakukan analisis bahaya dan penilaian risiko menggunakan standar industri.
• Menerapkan metode validasi dan verifikasi keselamatan untuk sistem AV.
• Menerapkan standar keselamatan fungsional, seperti ISO 26262 dan SOTIF.
• Mengembangkan strategi mitigasi risiko untuk tantangan keselamatan AV.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi pengembang AI dan insinyur visi komputer tingkat menengah yang ingin membangun sistem visi yang kuat untuk aplikasi mengemudi otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar visi komputer dalam kendaraan otonom.
• Mengimplementasikan algoritma untuk deteksi objek, deteksi jalur, dan segmentasi semantik.
• Mengintegrasikan sistem visi dengan subsistem kendaraan otonom lainnya.
• Menerapkan teknik pembelajaran mendalam untuk tugas persepsi lanjutan.
• Mengevaluasi kinerja model visi komputer dalam skenario dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin menjelajahi dilema etika dan kerangka hukum yang mengelilingi kendaraan otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami implikasi etis dari pengambilan keputusan berbasis AI dalam kendaraan otonom.
• Menganalisis kerangka hukum dan kebijakan global yang mengatur mobil swakemudi.
• Memeriksa tanggung jawab dan akuntabilitas dalam kasus kecelakaan kendaraan otonom.
• Mengevaluasi keseimbangan antara inovasi dan keselamatan publik dalam undang-undang mengemudi otonom.
• Membahas studi kasus dunia nyata yang melibatkan dilema etika dan sengketa hukum.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin mengembangkan keterampilan dalam merancang, mengelola, dan mengintegrasikan infrastruktur pengisian daya EV dengan jaringan pintar untuk mendukung mobilitas berkelanjutan dan manajemen energi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang stasiun pengisian daya EV yang efisien dan terukur.
• Menganalisis dampak adopsi EV secara luas terhadap jaringan listrik.
• Mengintegrasikan sumber energi terbarukan ke dalam sistem pengisian daya EV.
• Menerapkan strategi pengisian daya pintar untuk menyeimbangkan beban jaringan listrik.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional otomotif tingkat menengah yang ingin mengembangkan keterampilan praktis dalam mendiagnosis, memelihara, dan memecahkan masalah sistem kendaraan listrik, termasuk motor, baterai, dan perangkat lunak onboard.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melakukan perawatan rutin pada komponen kendaraan listrik.
• Mendiagnosis masalah umum dengan powertrain EV dan sistem baterai.
• Menggunakan alat diagnostik dan perangkat lunak untuk identifikasi kesalahan.
• Menerapkan praktik aman saat menangani sistem tegangan tinggi.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman komprehensif tentang arsitektur powertrain EV, kimia baterai, sistem manajemen baterai (BMS), dan faktor-faktor yang memengaruhi efisiensi energi pada kendaraan listrik.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami struktur dan fungsi powertrain EV.
• Menganalisis berbagai kimia baterai dan aplikasinya dalam EV.
• Menerapkan teknik manajemen baterai untuk meningkatkan kinerja dan keamanan.
• Mengevaluasi efisiensi energi dalam berbagai konfigurasi EV.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional perangkat lunak otomotif tingkat lanjut yang ingin meningkatkan keahlian mereka dalam merancang sistem embedded dan solusi perangkat lunak cerdas untuk kendaraan listrik, termasuk integrasi AI untuk fungsionalitas otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang perangkat lunak embedded untuk sistem kontrol EV.
• Menerapkan pemrosesan data real-time untuk operasi kendaraan yang efisien.
• Mengintegrasikan pengambilan keputusan berbasis AI untuk EV otonom.
• Menerapkan praktik terbaik dalam keselamatan perangkat lunak dan kepatuhan otomotif.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, dalam Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional dan penggemar tingkat pemula yang ingin memahami konsep dasar, teknologi, dan aplikasi kendaraan otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami komponen utama dan prinsip kerja kendaraan otonom.
• Menjelajahi peran AI, sensor, dan pemrosesan data real-time dalam sistem penggerak otomatis.
• Menganalisis berbagai tingkat otonomi kendaraan dan aplikasi dunia nyata mereka.
• Memeriksa aspek etika, hukum, dan peraturan mobilitas otonom.
• Mendapatkan pengalaman langsung dengan simulasi kendaraan otonom.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, dalam Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin memperoleh pengetahuan dasar tentang kendaraan listrik, termasuk jenis-jenisnya, komponen inti, dan infrastruktur pengisian daya dasar, serta mempersiapkan diri untuk menjelajahi konsep-konsep lanjutan dan aplikasi praktis di industri otomotif.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dan komponen dasar kendaraan listrik.
• Mengidentifikasi berbagai jenis kendaraan listrik dan fitur-fitur utamanya.
• Mengetahui keunggulan dan tantangan yang terkait dengan adopsi kendaraan listrik.
• Menjelaskan dasar-dasar infrastruktur pengisian daya kendaraan listrik.
• Menganalisis dampak kendaraan listrik terhadap industri otomotif dan keberlanjutan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi spesialis fusi sensor tingkat lanjut dan insinyur AI yang ingin mengembangkan algoritma fusi multi-sensor dan mengoptimalkan navigasi real-time dalam sistem otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami fundamental dan tantangan fusi data multi-sensor.
• Mengimplementasikan algoritma fusi sensor untuk navigasi otonom real-time.
• Mengintegrasikan data dari LiDAR, kamera, dan RADAR untuk peningkatan persepsi.
• Menganalisis dan mengevaluasi kinerja sistem fusi dalam berbagai kondisi.
• Mengembangkan solusi praktis untuk pengurangan noise sensor dan penyelarasan data.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, dalam Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi insinyur tingkat menengah, profesional otomotif, dan spesialis IoT yang ingin memahami peran sensor dalam mobil swakemudi, mencakup LiDAR, radar, kamera, dan teknik fusi sensor.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami berbagai jenis sensor yang digunakan dalam kendaraan otonom.
• Menganalisis data sensor untuk persepsi kendaraan dan pengambilan keputusan secara real-time.
• Mengimplementasikan teknik fusi sensor untuk meningkatkan akurasi dan keselamatan kendaraan.
• Mengoptimalkan penempatan dan kalibrasi sensor untuk meningkatkan kinerja mengemudi otonom.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, dalam Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi insinyur jaringan tingkat menengah dan pengembang IoT otomotif yang ingin memahami dan menerapkan teknologi komunikasi V2X untuk kendaraan otonom.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar komunikasi V2X.
• Menganalisis model komunikasi V2V, V2I, V2P, dan V2N.
• Menerapkan protokol V2X seperti DSRC dan C-V2X.
• Mengembangkan simulasi untuk lingkungan kendaraan terhubung.
• Mengatasi tantangan keamanan siber dan privasi dalam jaringan V2X.