Kerangka Materi

Pendahuluan

  • Apa itu pengemudian pintar dan mengapa menggunakannya?
  • Pemengemudian pintar vs pengemudian tradisional
  • Tinjauan fitur dan arsitektur pengemudian pintar
  • Menavigasi antarmuka dan ruang kerja pengemudian pintar

Memahami AI dan Multi-Sensor Information Fusion

  • Siklus hidup sesi pengemudian pintar
  • AI dan multi-sensor information fusion untuk pengemudian pintar
  • Membuat dan mengimpor file 3D untuk pengemudian pintar

Keterampilan dan Teknik Pengemudian

  • Melatih keterampilan dan teknik pengemudian
  • Menyesuaikan pengaturan pengemudian
  • Pengukuran, penandaan, komentar, dan markup

Skenario dan Situasi Pengemudian

  • Melatih skenario dan situasi pengemudian
  • Mengidentifikasi dan merespons potensi bahaya dan risiko
  • Menurut dan menerapkan peraturan dan perundang-undangan jalan
  • Mengatasi lingkungan pengemudian yang kompleks dan dinamis

Kinerja dan Evaluasi Pengemudian

  • Menganalisis dan mengevaluasi kinerja, perilaku, dan umpan balik pengemudian
  • Membuat dan mendemonstrasikan animasi sesi pengemudian
  • Membuat dan melihat gambar dan video sesi pengemudian
  • Melakukan tes deteksi tabrakan dan memeriksa integritas sesi pengemudian

Integrasi dan Aplikasi Pengemudian

  • Mengintegrasikan pengetahuan dan keterampilan yang dipelajari dengan situasi dan tantangan pengemudian di dunia nyata
  • Menghubungkan dan berkolaborasi dengan pengemudi dan instruktur lainnya
  • Mendapatkan dan membuat perkiraan bahan untuk sesi pengemudian
  • Membuat dan menganimasi garis waktu pengemudian dan memeriksa kebenaran jadwal pengemudian

Penyelesaian Masalah

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengertian mengenai konsep dan prinsip kecerdasan buatan (AI)
  • Pengalaman dengan perangkat lunak desain 3D seperti AutoCAD, Revit, atau 3ds Max
  • Pengalaman pemrograman dasar (opsional)

Peserta

  • Pembangun
  • Arsitek
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait