Control Estadístico del Proceso (CEP)

Esta formación impartida por instructores, en vivo en México (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores de IA que deseen implementar algoritmos sofisticados de planificación de rutas para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos avanzados de planificación de rutas.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de rutas para la evasión de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar los algoritmos de planificación de rutas con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de varios algoritmos en escenarios prácticos.

Este curso cubre el uso de la IA (con énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede ser utilizada en múltiples situaciones dentro de un automóvil: desde automatizaciones simples, reconocimiento de imágenes, hasta la toma de decisiones autónomas.

Esta formación práctica impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos avanzados, especialistas en inteligencia artificial y desarrolladores de IA automotriz que desean construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo en el contexto de vehículos autónomos.
• Implementar técnicas de visión por computadora para la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de carriles.
• Utilizar el aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en sistemas de conducción autónoma.
• Integrar técnicas de fusión de sensores para mejorar la percepción y la navegación.
• Construir modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) es una asociación mundial de desarrollo entre fabricantes de automóviles, proveedores y desarrolladores de herramientas que estandariza la arquitectura de software para las unidades de control electrónico (ECU) de los vehículos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software automotriz de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, desarrollar e integrar software utilizando las plataformas AUTOSAR Clásica y Adaptativa, con un enfoque en el ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, sistemas avanzados de asistencia al conductor).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las arquitecturas de AUTOSAR Clásica y Adaptativa, así como sus diferencias clave.
• Desarrollar y configurar componentes de software automotriz utilizando herramientas compatibles con AUTOSAR.
• Integrar y probar componentes de software ADAS dentro de entornos de AUTOSAR Adaptativo.
• Aplicar las mejores prácticas en seguridad, protección y optimización del rendimiento para sistemas automotrices.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Práctica con herramientas AUTOSAR de estándar industrial.
• Aprendizaje basado en proyectos y simulación de casos de uso automotrices.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación en vivo, con instrucción directa en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida principalmente a ingenieros que deseen utilizar Autosar para diseñar componentes automotrices.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Autosar.
• Configurar un flujo de trabajo.
• Navegar con soltura en el entorno de Autosar.
• Trabajar de manera eficiente.

Esta formación en directo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software integrado y ingenieros automotrices de nivel intermedio que deseen utilizar la Plataforma AUTOSAR Classic para desarrollar, integrar y probar componentes de software estandarizados para unidades de control electrónico (ECU).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

Instalar y configurar herramientas de desarrollo AUTOSAR (por ejemplo, DaVinci Developer, EB Tresos o ETAS ISOLAR-A/B).

Comprender la arquitectura en capas de AUTOSAR y los módulos de software básico (BSW).

Diseñar e implementar el sistema operativo AUTOSAR y la pila de comunicaciones (COM stack).

Utilizar CANoe o herramientas similares para simulación, pruebas y diagnóstico en un entorno AUTOSAR.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software embebido de nivel intermedio o ingenieros automotrices que desean comprender y configurar el sistema operativo AUTOSAR OS (basado en OSEK/VDX) y la Pila de Comunicación (COM Stack) para habilitar una programación de tareas y comunicación confiable en las ECUs automotrices.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura del AUTOSAR OS y las políticas de programación (scheduling)
• Implementar y gestionar tareas, eventos, alarmas y contadores
• Describir y configurar las capas de la Pila de Comunicación (COM Stack), incluyendo PDUR y servicios de comunicación
• Explicar las pilas de protocolos (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) y cómo AUTOSAR se conecta con ellas
• Configurar módulos de OS y COM utilizando herramientas de la industria (Vector DaVinci o ETAS ISOLAR)
• Simular y validar el flujo de tareas y comunicación en una ECU basada en AUTOSAR

Esta formación en vivo impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales de la seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias integrales de seguridad para vehículos autónomos, incluyendo análisis de peligros, evaluaciones de seguridad funcional y cumplimiento con normas internacionales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad asociados a los sistemas de conducción autónoma.
• Realizar análisis de peligros y evaluación de riesgos utilizando estándares de la industria.
• Implementar métodos de validación y verificación de seguridad para sistemas AV.
• Aplicar estándares de seguridad funcional, como ISO 26262 y SOTIF.
• Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para los desafíos de seguridad de los vehículos autónomos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas de visión robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas de vehículos autónomos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas de percepción avanzadas.
• Evaluar el rendimiento de modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos jurídicos relacionados con los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial en vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los vehículos de conducción autónoma.
• Examinar la responsabilidad civil y la rendición de cuentas ante accidentes con vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes sobre conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos del mundo real que implican dilemas éticos y disputas legales.

Esta capacitación presencial dirigida por instructores en México (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean comprender de manera integral las arquitecturas de powertrain para EV, la química de las baterías, los sistemas de gestión de baterías (BMS) y los factores que afectan la eficiencia energética en los vehículos eléctricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la estructura y función de los powertrains de EV.
• Analizar diferentes químicas de baterías y sus aplicaciones en EV.
• Implementar técnicas de gestión de baterías para mejorar el rendimiento y la seguridad.
• Evaluar la eficiencia energética en diversas configuraciones de EV.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos fundamentales, las tecnologías y las aplicaciones de los vehículos autónomos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
• Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
• Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
• Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.

Esta formación impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a especialistas avanzados en fusión de sensores e ingenieros de IA que deseen desarrollar algoritmos de fusión multisensor y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y los desafíos de la fusión de datos multisensor.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos provenientes de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
• Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.

Esta formación impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales automotrices y especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los vehículos autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de datos sensoriales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
• Analizar datos de sensores para la percepción vehicular en tiempo real y la toma de decisiones.
• Implementar técnicas de fusión de datos sensoriales para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
• Optimizar la ubicación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de redes de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
• Afrontar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.