Kursus Pelatihan Dasar-Dasar Keamanan Siber Otomotif

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 ini yang diketuai instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat lanjut, ahli AI, dan pengembang AI otomotif yang ingin membangun, melatih, dan mengoptimalkan model AI untuk aplikasi kendaraan berdiri sendiri.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI dan deep learning dalam konteks kendaraan berdiri sendiri.
• Menerapkan teknik komputer vision untuk deteksi objek real-time dan pemantauan jalur.
• Menggunakan reinforcement learning untuk pengambilan keputusan dalam sistem kendaraan berdiri sendiri.
• Mengintegrasikan teknik sensor fusion untuk percepsi dan navigasi yang lebih baik.
• Membangun model deep learning untuk memprediksi dan menganalisis skenario berjalan.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) adalah kemitraan pengembangan global yang melibatkan produsen otomotif, pemasok, dan pengembang alat yang menstandarkan arsitektur perangkat lunak untuk unit kontrol elektronik (ECUs) di industri otomotif.

Pelatihan ini dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan bagi pengembang perangkat lunak otomotif berpengalaman hingga tingkat lanjut yang ingin merancang, mengembangkan, dan mengintegrasikan perangkat lunak menggunakan platform AUTOSAR Classic dan Adaptive dengan fokus pada ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur AUTOSAR Classic dan Adaptive beserta perbedaan utamanya.
• Mengembangkan dan mengkonfigurasi komponen perangkat lunak otomotif menggunakan alat yang sesuai dengan AUTOSAR.
• Mengintegrasikan dan menguji komponen perangkat lunak ADAS dalam lingkungan AUTOSAR Adaptive.
• Menerapkan praktik terbaik dalam keamanan, keselamatan, dan optimasi kinerja untuk sistem otomotif.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Praktek langsung dengan alat AUTOSAR standar industri.
• Pembelajaran berbasis proyek dan simulasi kasus penggunaan otomotif.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusunnya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan terutama kepada para insinyur yang ingin menggunakan Autosar untuk merancang komponen otomotif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Autosar.
• Siapkan alur kerja.
• Navigasi dengan lancar di lingkungan Autosar.
• Bekerja secara efisien.

Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang perangkat lunak tertanam tingkat menengah dan insinyur otomotif yang ingin menggunakan Platform AUTOSAR Classic untuk mengembangkan, mengintegrasikan, dan menguji komponen perangkat lunak standar untuk unit kontrol elektronik (ECUs).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

Menginstal dan mengonfigurasi alat pengembangan AUTOSAR (misalnya, DaVinci Developer, EB Tresos, atau ETAS ISOLAR-A/B).

Memahami arsitektur berlapis AUTOSAR dan modul perangkat lunak dasar (BSW).

Mendesain dan mengimplementasikan sistem operasi AUTOSAR dan tumpukan komunikasi (COM stack).

Menggunakan CANoe atau alat serupa untuk simulasi, pengujian, dan diagnostik dalam lingkungan AUTOSAR.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang perangkat lunak tertanam tingkat menengah atau insinyur otomotif yang ingin memahami dan mengkonfigurasi AUTOSAR OS (berbasis OSEK/VDX) dan COM Stack untuk mendukung penjadwalan tugas dan komunikasi yang handal dalam ECU otomotif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur AUTOSAR OS dan kebijakan penjadwalan
• Mengimplementasikan dan mengelola tugas, acara, alarm, dan penghitung
• Mendeskripsikan dan mengkonfigurasi lapisan COM Stack, termasuk PDUR dan layanan komunikasi
• Menjelaskan tumpukan protokol (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) dan bagaimana AUTOSAR berinteraksi dengan mereka
• Mengkonfigurasi modul OS dan COM menggunakan alat industri (Vector DaVinci atau ETAS ISOLAR)
• Membuat simulasi dan validasi aliran tugas dan komunikasi dalam ECU berbasis AUTOSAR

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 ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang AI dan insinyur penglihatan komputer tingkat menengah yang ingin membangun sistem penglihatan yang kuat untuk aplikasi kendaraan berjalan sendiri.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar penglihatan komputer di kendaraan berjalan sendiri.
• Mengimplementasikan algoritma untuk deteksi objek, deteksi jalur, dan segmen semantik.
• Mengintegrasikan sistem penglihatan dengan subsistem kendaraan berjalan sendiri lainnya.
• Mengaplikasikan teknik pembelajaran mendalam untuk tugas pengenalan tingkat lanjut.
• Menilai kinerja model penglihatan komputer di skenario dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur dalam Indonesia ini memperkenalkan arsitektur sistem, sistem operasi, jaringan, penyimpanan, dan masalah kriptografi yang perlu dipertimbangkan saat merancang sistem tertanam yang aman.

Pada akhir kursus ini, peserta akan memiliki pemahaman yang kuat tentang prinsip, keprihatinan, dan teknologi keamanan. Yang lebih penting, peserta akan dilengkapi dengan teknik yang diperlukan untuk mengembangkan perangkat lunak tertanam yang aman.

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 dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional menengah yang ingin memperoleh pemahaman komprehensif tentang arsitektur powertrain kendaraan listrik, kimia baterai, sistem manajemen baterai (BMS), dan faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi energi dalam kendaraan listrik.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami struktur dan fungsi powertrain kendaraan listrik.
• Menganalisis berbagai kimia baterai dan aplikasinya dalam kendaraan listrik.
• Melaksanakan teknik manajemen baterai untuk meningkatkan kinerja dan keselamatan.
• Mengevaluasi efisiensi energi dalam berbagai konfigurasi kendaraan listrik.

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 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.