Automotive Schulungen in Graz

Dieser instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulungskurs in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger, die sich mit den ethischen Dilemmata und rechtlichen Rahmenbedingungen rund um autonome Fahrzeuge auseinandersetzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die ethischen Implikationen von KI-gesteuerter Entscheidungsfindung in autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Globale rechtliche Rahmenbedingungen und Vorschriften zur Regulierung selbstfahrender Autos zu analysieren.
• Haftung und Verantwortlichkeit bei Unfällen mit autonomen Fahrzeugen zu untersuchen.
• Das Gleichgewicht zwischen Innovation und öffentlicher Sicherheit in den Gesetzen zum autonomen Fahren zu bewerten.
• Echtfallbeispiele mit ethischen Dilemmata und Rechtsstreitigkeiten zu diskutieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger und Enthusiasten, die die grundlegenden Konzepte, Technologien und Anwendungen autonomer Fahrzeuge verstehen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die wichtigsten Komponenten und Funktionsprinzipien autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Die Rolle von KI, Sensoren und Echtzeit-Datenverarbeitung in selbstfahrenden Systemen zu erkunden.
• Unterschiedliche Stufen der Fahrzeugautonomie und deren reale Anwendungen zu analysieren.
• Ethische, rechtliche und regulatorische Aspekte des autonomen Mobilitätskonzepts zu prüfen.
• Praktische Erfahrungen mit Simulationen autonomer Fahrzeuge zu sammeln.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerktechniker auf mittlerem Niveau und IoT-Entwickler in der Automobilbranche, die V2X-Kommunikationstechnologien für autonome Fahrzeuge verstehen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundkonzepte der V2X-Kommunikation zu verstehen.
• Kommunikationsmodelle wie V2V, V2I, V2P und V2N zu analysieren.
• V2X-Protokolle wie DSRC und C-V2X zu implementieren.
• Simulationen für vernetzte Fahrzeugumgebungen zu entwickeln.
• Sicherheits- und Datenschutzherausforderungen in V2X-Netzwerken zu adressieren.

Diese von einem Dozenten geleitete, live stattfindende Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand, Automobilfachleute und IoT-Spezialisten, die die Rolle von Sensoren in selbstfahrenden Autos verstehen möchten und dabei LiDAR, Radar, Kameras sowie Sensor-Fusion-Techniken abdecken.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die verschiedenen Typen von Sensoren zu verstehen, die in autonomen Fahrzeugen verwendet werden.
• Sensordaten für die Echtzeit-Wahrnehmung und Entscheidungsfindung des Fahrzeugs zu analysieren.
• Sensor-Fusion-Techniken zu implementieren, um die Genauigkeit und Sicherheit des Fahrzeugs zu verbessern.
• Die Platzierung und Kalibrierung von Sensoren zu optimieren, um die Leistung autonomer Fahrzeuge zu steigern.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Sicherheitsexpert:innen auf fortgeschrittenem Niveau sowie Fachkräfte im Bereich der Fahrzeugsicherheit, die umfassende Sicherheitsstrategien für autonome Fahrzeuge entwickeln möchten, einschließlich Gefahrenanalysen, Bewertungen der funktionellen Sicherheit und Einhaltung internationaler Normen.

N completion dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Sicherheitsrisiken autonomer Fahrsysteme zu identifizieren und zu bewerten.
• Gefahrenanalysen und Risikobewertungen unter Verwendung branchenüblicher Standards durchzuführen.
• Methoden zur Validierung und Verifikation der Sicherheit von AV-Systemen (autonome Fahrzeuge) einzusetzen.
• Funktionssicherheitsstandards wie ISO 26262 und SOTIF anzuwenden.
• Strategien zur Minderung von Risiken für die Sicherheitsprobleme autonomer Fahrzeuge zu entwickeln.

Dieses instruktorgeführte, Live-Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Sensorfusionsspezialisten und KI-Ingenieure, die Mehrsensoren-Fusionsalgorithmen entwickeln und das Echtzeit-Navigationssystem in autonomen Systemen optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen und Herausforderungen der Multi-Sensor-Datenfusion verstehen.
• Sensorfusionsalgorithmen für autonomes Fahren in Echtzeit implementieren.
• Daten von LiDAR, Kameras und RADAR zur Verbesserung der Wahrnehmung integrieren.
• Fusionsystemleistungen unter verschiedenen Bedingungen analysieren und bewerten.
• Praktische Lösungen für Rauschreduktion und Datenangleichung entwickeln.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) ist eine weltweit agierende Entwicklungspartnerschaft von Automobilherstellern, Zulieferern und Tool-Anbietern, die die Softwarearchitektur für elektronische Steuergeräte (ECUs) in Fahrzeugen standardisiert.

Diese instructor-gestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler von Automotive-Software, die mit Hilfe der AUTOSAR Classic- und Adaptive-Plattformen Software entwerfen, entwickeln und integrieren möchten, mit besonderem Fokus auf ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die ARCHITEKTUREN von AUTOSAR Classic und Adaptive sowie deren wesentlichen Unterschiede zu verstehen.
• Automotive-Softwarekomponenten mit AUTOSAR-konformen Tools zu entwickeln und zu konfigurieren.
• ADAS-Softwarekomponenten in AUTOSAR Adaptive-Umgebungen zu integrieren und zu testen.
• Best Practices für Sicherheit, Schutz und Leistungsoptimierung von Automobilsystemen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisübungen mit branchenüblichen AUTOSAR-Tools.
• Projektbasiertes Lernen und Simulation automotive-spezifischer Use Cases.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Diese Dozentengestützte Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler auf mittlerem Niveau und Computervision-Ingenieure, die robuste Vision-Systeme für autonome Fahranwendungen entwickeln möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundkonzepte der Computervision in autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Algorithmen für Objekterkennung, Spurerkennnung und semantische Segmentierung zu implementieren.
• Vision-Systeme mit anderen Subsystemen autonomer Fahrzeuge zu integrieren.
• Deep-Learning-Techniken für fortschrittliche Wahrnehmungsaufgaben anzuwenden.
• Die Leistung von Computervision-Modellen in realen Szenarien zu bewerten.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an KFZ-Ingenieure und Techniker mit Vorkenntnissen, die praktische Erfahrungen im Testen, Simulieren und Diagnosestellen von ECUs anhand von Vector-Tools wie CANoe und CANape sammeln möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Funktion von ECUs in automotive Systemen zu verstehen.
• Vector-Tools wie CANoe und CANape einzurichten und zu konfigurieren.
• Kommunikation von Steuergeräten in CAN- und LIN-Netzwerken zu simulieren und zu testen.
• Daten zu analysieren und Diagnosen an ECUs durchzuführen.
• Testfälle zu erstellen und Testabläufe zu automatisieren.
• ECUs anhand praktischer Ansätze zu kalibrieren und zu optimieren.

Diese live unterrichtete Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Robotikingenieure und KI-Forscher, die ausgefeilte Pfadplanungsalgorithmen implementieren möchten, um die Leistung autonomer Fahrzeuge zu verbessern.

N completion dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• die theoretischen Grundlagen fortschrittlicher Pfadplanungsalgorithmen verstehen.
• Algorithmen wie RRT*, A* und D* für die Echtzeit-Navigation implementieren können.
• Pfadplanungsaufgaben zur Hindernisvermeidung und in dynamischen Umgebungen optimieren können.
• Pfadplanungsalgorithmen mit Sensordaten integrieren können, um die Genauigkeit zu erhöhen.
• die Leistung verschiedener Algorithmen in praktischen Szenarien bewerten können.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Automotive-Ingenieure und Embedded-Systems-Entwickler auf Zwischenstufe, die die theoretischen Aspekte von ECUs verstehen möchten, wobei der Fokus auf Vektorbasierten Tools und Methoden liegt, die im automotive Design und der Entwicklung verwendet werden.

Bis zum Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Funktionen von ECUs in modernen Fahrzeugen zu verstehen.
• Kommunikationsprotokolle, die in der ECU-Entwicklung eingesetzt werden, zu analysieren.
• Vektorbasierte Tools und ihre theoretischen Anwendungen zu erkunden.
• Modellbasierte Entwicklungsprinzipien auf das ECU-Design anzuwenden.

Dieses live geleitete Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Wissensstand, die ein umfassendes Verständnis der Architekturen von E-Antriebssträngen, der Batterierchemie, der Batteriemanagementsysteme (BMS) und der Faktoren, die die Energieeffizienz in Elektrofahrzeugen beeinflussen, erwerben möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• die Struktur und Funktionsweise von E-Antriebssträngen verstehen.
• verschiedene Batterierchemien und deren Anwendungen in Elektrofahrzeugen analysieren.
• Techniken zum Batteriemanagement implementieren, um Leistung und Sicherheit zu verbessern.
• die Energieeffizienz in verschiedenen E-Fahrzeug-Konfigurationen bewerten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Data Scientists, KI-Spezialisten und Entwickler in der Automobil-KI-Industrie, die KI-Modelle für autonome Fahranwendungen erstellen, trainieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundlagen von KI und Deep Learning im Kontext autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Computer-Vision-Techniken für die Echtzeit-Erkennung von Objekten und Spurfolgerung umzusetzen.
• Reinforcement Learning zur Entscheidungsfindung in fahrerlosen Systemen einzusetzen.
• Sensor-Fusion-Techniken zu integrieren, um die Wahrnehmung und Navigation zu verbessern.
• Deep-Learning-Modelle zu erstellen, die Fahr-szenarien vorhersagen und analysieren können.

Diese dozentengestützte Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Qualitätstechniker auf Anfängerniveau, die lernen möchten, wie sie Quality-Core-Tools einsetzen können, um die Produktqualität in der Fertigungsindustrie sicherzustellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Bedeutung und Integration der Quality-Core-Tools zu verstehen.
• Die Konzepte und Anwendungen von APQP-Prozessen zu beherrschen, um eine effektive Produktqualitätsplanung zu erleichtern.
• Mögliche Ausfälle in Produkten und Prozessen zu identifizieren, deren Auswirkungen auf die Produktqualität zu verstehen und Maßnahmen zur Risikominderung umzusetzen.
• Statistische Methoden zur Überwachung und Steuerung von Fertigungsprozessen einzusetzen, um die Produktqualität und Prozessleistung sicherzustellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Qualitätsmanagement, die die Grundlagen des Statistical Process Control (SPC) erlernen und in der Praxis anwenden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen des Statistical Process Control (SPC) verstehen.
• Einfache SPC-Tools wie Regelkarten, Histogramme, Pareto-Diagramme und Streudiagrammen zur Überwachung der Prozessleistung nutzen.
• Verschiedene Arten von Regelkarten für variable und attributive Daten erstellen und interpretieren, um Prozessschwankungen zu erkennen und zu analysieren.
• Prozessfähigkeitsindizes berechnen und interpretieren.

Dieser Kurs behandelt KI (mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning) in der Automobilindustrie. Er hilft dabei zu bestimmen, welche Technologie in verschiedenen Situationen im Fahrzeug (potenziell) eingesetzt werden kann: von einfacher Automatisierung und Bilderkennung bis hin zur autonomen Entscheidungsfindung.

Der Workshop „Automotive SPICE (A-SPICE) - Einführung“ konzentriert sich auf einen Überblick über das Prozessbewertungsmodell Automotive SPICE, behandelt dessen Struktur, Klassifikation und Auslegungsrichtlinien. Die Teilnehmer gewinnen Kompetenzen, um den Bewertungsprozess aus der Perspektive von Projektmanagern und Stakeholdern zu verstehen. Der Kurs umfasst die Bedeutung von ASPICE am Markt, Konformität, verschiedene Prozessgruppen und ASPICE-Stufen anhand realer Implementierungsbeispiele.

Dieser live moderierte Kurs in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die vernetzte Fahrzeuge vor Cyber-Angriffen schützen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Cyber-Sicherheit in Automobil-Systemen umzusetzen.
• Die am besten geeigneten Technologien, Tools und Ansätze auszuwählen.

Diese dozentengestützte Live-Schulung in <Ort> (online oder vor Ort) richtet sich hauptsächlich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die AUTOSAR nutzen möchten, um Fahrzeugkomponenten zu entwerfen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• AUTOSAR installieren und konfigurieren.
• einen Workflow einrichten.
• sich fließend in der AUTOSAR-Umgebung bewegen.
• effizient arbeiten.

Diese instructor-led, live Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler von eingebetteter Software auf mittlerem Niveau und Automotive-Ingenieure, die die AUTOSAR Classic Platform nutzen möchten, um standardisierte Softwarekomponenten für elektronische Steuergeräte (ECUs) zu entwickeln, zu integrieren und zu testen.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

AUTOSAR-Entwicklungstools installieren und konfigurieren (z. B. DaVinci Developer, EB Tresos oder ETAS ISOLAR-A/B).

Die schichtenbasierte Architektur der AUTOSAR und die Module der Basismodulsoftware (BSW) verstehen.

Die AUTOSAR-Betriebssystemsoftware (OS) und den Kommunikation-Stack (COM Stack) entwerfen und implementieren.

CANoe oder ähnliche Tools für Simulation, Testung und Diagnose in einer AUTOSAR-Umgebung verwenden.

Dieses instructor-led-Schulangebot (live online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler eingebetteter Software oder Automobil-Ingenieure, die das AUTOSAR-Betriebssystem (basierend auf OSEK/VDX) und den COM-Stack verstehen und konfigurieren möchten, um ein zuverlässiges Task-Scheduling und die Kommunikation in automotive ECU zu ermöglichen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Die AUTOSAR-Betriebssystemarchitektur sowie Scheduling-Richtlinien verstehen
• Tasks, Events, Alarms und Zähler implementieren und verwalten
• COM-Stack-Schichten einschließlich PDUR und Kommunikationsdienste beschreiben und konfigurieren
• Protokollstapel (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) erläutern und erklären, wie AUTOSAR damit interagiert
• OS- und COM-Module mittels branchenüblicher Tools (z. B. Vector DaVinci oder ETAS ISOLAR) konfigurieren
• Task- und Kommunikationsabläufe in einer auf AUTOSAR basierenden ECU simulieren und validieren