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Ethics and Legal Aspects of Autonomous Driving

 14 時間：
本課程為講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助初級專業人員探討自動駕駛車輛所涉及的倫理困境與法律框架。 培訓結束後，學員將能夠：
  • 理解AI驅動決策在自動駕駛車輛中的倫理影響。
  • 分析全球規範自駕車的法律框架與政策。
  • 探討自動駕駛車輛事故中的責任與問責問題。
  • 評估創新與公共安全在自駕車法律中的平衡。
  • 討論涉及倫理困境與法律糾紛的實際案例。
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Introduction to Autonomous Vehicles: Concepts and Applications

 14 時間：
這項由講師指導的線下培訓（線上或線下）針對初學者級別的專業人士和愛好者，旨在幫助他們理解自動駕駛車輛的基本概念、技術和應用。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解自動駕駛車輛的關鍵組件和工作原理。
  • 探索AI、感測器和即時數據處理在自動駕駛系統中的作用。
  • 分析不同級別的車輛自動化及其實際應用。
  • 研究自動駕駛的倫理、法律和監管問題。
  • 獲得自動駕駛車輛模擬的實際操作經驗。
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Vehicle-to-Everything (V2X) Communication for Autonomous Cars

 21 時間：
這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，針對中級網路工程師和汽車物聯網開發者，旨在幫助他們理解並實現用於自動駕駛車輛的V2X通信技術。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解V2X通信的基本概念。
  • 分析V2V、V2I、V2P和V2N通信模型。
  • 實現V2X協議，如DSRC和C-V2X。
  • 開發用於聯網車輛環境的模擬。
  • 應對V2X網路中的網路安全和隱私挑戰。
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Sensor Technologies in Autonomous Vehicles

 21 時間：
本課程為講師指導的澳門（線上或線下）培訓，針對中級工程師、汽車專業人士和物聯網專家，旨在幫助他們理解感測器在自動駕駛汽車中的作用，涵蓋LiDAR、雷達、攝影機以及感測器融合技術。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解自動駕駛汽車中使用的不同類型感測器。
  • 分析感測器數據，用於即時車輛感知與決策。
  • 實施感測器融合技術，以提高車輛的準確性和安全性。
  • 優化感測器佈局與校準，提升自動駕駛性能。
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Autonomous Vehicle Safety and Risk Assessment

 21 時間：
這項由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，針對高級安全工程師和汽車安全專業人士，旨在開發自動駕駛車輛的全面安全策略，包括危害分析、功能安全評估以及國際標準的合規性。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 識別和評估與自動駕駛系統相關的安全風險。
  • 使用行業標準進行危害分析和風險評估。
  • 實施自動駕駛系統的安全驗證和確認方法。
  • 應用功能安全標準，如ISO 26262和SOTIF。
  • 開發應對自動駕駛安全挑戰的風險緩解策略。
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Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation

 21 時間：
這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在為高級感測器融合專家和AI工程師提供開發多感測器融合算法並優化自主系統中的即時導航能力。 培訓結束後，參與者將能夠：
  • 理解多感測器數據融合的基本原理與挑戰。
  • 實作即時自主導航的感測器融合算法。
  • 整合LiDAR、攝影機和RADAR數據以增強感知能力。
  • 分析並評估融合系統在不同條件下的性能。
  • 開發實用的感測器降噪與數據對齊解決方案。
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Computer Vision for Autonomous Driving

 21 時間：
這是由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，適合中級AI開發人員和電腦視覺工程師，旨在為自動駕駛應用構建穩健的視覺系統。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解自動駕駛車輛中電腦視覺的基本概念。
  • 實現物體檢測、車道檢測和語義分割的演算法。
  • 將視覺系統與其他自動駕駛子系統整合。
  • 應用深度學習技術進行高級感知任務。
  • 在實際場景中評估電腦視覺模型的性能。
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Advanced Path Planning Algorithms for Autonomous Vehicles

 21 時間：
這項由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在為高階機器人工程師和AI研究人員提供進階路徑規劃演算法的實作知識，以提升自動駕駛車輛的性能。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解進階路徑規劃演算法的理論基礎。
  • 實作RRT*、A*和D*等演算法，用於即時導航。
  • 優化路徑規劃，以應對障礙物避讓和動態環境。
  • 將路徑規劃演算法與感測器數據整合，提升準確性。
  • 在實際場景中評估各種演算法的性能。
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AI and Deep Learning for Autonomous Driving

 21 時間：
這項由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助高級數據科學家、AI專家以及汽車AI開發人員，建立、訓練並優化用於自動駕駛應用的AI模型。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解AI和深度學習在自動駕駛車輛中的基礎知識。
  • 實施電腦視覺技術，用於即時物體檢測和車道跟隨。
  • 利用強化學習進行自駕系統的決策。
  • 整合感測器融合技術，以提升感知和導航能力。
  • 建立深度學習模型，預測並分析駕駛場景。
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