Les meilleures 5 formations sur les véhicules autonomes (2023)

'Top 5 autonomous vehicle courses (2023)'

Le monde a été témoin de l’impact de l’intelligence artificielle (IA) dans diverses applications. L’IA dans les transports a donné naissance à la possibilité de véhicules autonomes (avec moins ou pas d’intervention humaine). Ces véhicules autonomes offrent des expériences de conduite incroyables, notamment en matière de sécurité routière, en particulier dans les pays populeux. En 2022, le marché mondial des véhicules autonomes est passé à 129,16 milliards de dollars.

Évalué par les analystes pour croître successivement à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 38,8 %. Le gouvernement renforce l’expansion mondiale des véhicules autonomes. Par conséquent, il y a de l’argent à gagner en tant qu’ingénieur logiciel. D’où la nécessité d’une formation solide pour vous établir dans cette voie.

Le système d’IA dans les véhicules autonomes incarne des fonctionnalités spéciales (comme la conscience environnementale, la prise de décision comportementale, la planification de la direction et le contrôle des mouvements) pour une navigation précise et l’évitement d’autres objets sur leur chemin. Ce sont les enfants prodiges des développeurs/ingénieurs. Par conséquent, cet article vous rendra un grand service en examinant les 5 meilleurs cours de véhicules autonomes (2023) pour acquérir les compétences pertinentes pour le développement de voitures autonomes.

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Table des matières

• Top 5 des cours de véhicules autonomes en 2023
  • Introduction à la conduite autonome
  • Apprendre le C++
  • Ingénierie de voitures autonomes
  • Devenir ingénieur robotique
  • Comment devenir un ingénieur de fusion de capteurs
• Conclusion

Top 5 des cours de véhicules autonomes en 2023

Les cinq meilleurs cours pour démarrer votre carrière dans le développement de véhicules autonomes sont:

Introduction à la conduite autonome

Le programme Nanodegree de l’ingénieur de voitures autonomes est une plateforme d’introduction élaborée par une équipe d’experts. Il vous prépare à vous aventurer dans le monde des véhicules autonomes. Composé de sept cours, ainsi que de huit exercices basés sur des projets, ce programme offre une compréhension globale du sujet. Guidé par le développeur de cours Cezanne Camacho et l’instructeur Andrew Paster. Vous suivrez ce programme complet sur une période de quatre mois, en consacrant environ 10 heures par semaine.

Les prérequis de participation incluent des compétences de programmation de base, une bonne compréhension de l’algèbre et la capacité à lire et à modifier du code avec une compréhension solide. Le contenu du programme vous oriente vers la maîtrise de plusieurs compétences clés, notamment:

• La pensée bayésienne.
• La programmation orientée objet avec des matrices.
• L’algèbre linéaire.
• Convertir des programmes Python en C++.
• Développer des codes C++ précis.
• Gérer des structures de données complexes.

D’autres objectifs d’apprentissage comprennent le calcul différentiel, la visualisation en Python et l’application du langage machine pour faciliter la vision par ordinateur. Pour assurer que votre parcours d’apprentissage soit fluide, le programme fournit des critiques de projet d’experts avec des commentaires personnalisés et une assistance technique 24 heures sur 24 avec des réponses immédiates aux questions.

Apprendre le C++

Ici, vous apprendrez le cœur du C++, un langage de programmation hautes performances. Le C++ est le mécanisme central des voitures autonomes. Vous exécuterez cinq projets ici et construirez finalement un simulateur de trafic multi-thread et coderez votre propre logiciel C++. Vos guides dans ce voyage seront les instructeurs Stephen Welch et Andreas Haja, avec un engagement de 10 heures par semaine sur une période de quatre mois.

Programme qui suppose que les participants ont une compréhension modérée de n’importe quel langage de programmation. Tout au long du programme, vous vous immergerez dans:

• Les aspects clés du C++.
• La programmation orientée objet (POO).
• Création de modèles et de ressources pour les programmes C++ orientés objet.
• Déployer les concepts POO pour créer votre propre application C++.

Le programme est conçu pour faciliter une expérience d’apprentissage fluide en offrant des critiques et des commentaires d’experts. Il offre également une assistance technique 24 heures sur 24 et garantit des réponses rapides aux questions des apprenants.

Ingénierie de voitures autonomes

Dans cette ingénierie complète de voitures autonomes, vous plongerez dans les pratiques industrielles employées par les principales équipes technologiques mondiales. En exploitant la puissance de l’apprentissage profond pour former des véhicules à percevoir et à naviguer dans leur environnement. Le programme comprend cinq cours et six projets, tous conçus pour vous équiper de compétences de pointe.

Guidé par le professeur Andreas Haja et une équipe d’ingénieurs et de développeurs experts. Vous consacrerez environ 10 heures par semaine pendant une période de cinq mois. Le programme s’attend à ce que les participants aient la capacité de construire des programmes orientés objet, idéalement en Python ou en C++, et une solide compréhension des fonctions polynomiales, des matrices multiples et de la statistique.

Tout au long de la durée du programme, vous allez :

• Traiter des images numériques.
• Construire des réseaux de neurones pour la détection d’objets.
• Déployer la fusion de capteurs pour la détection 3D.
• Intégrer une caméra avec la détection de capteurs.
• Localiser une voiture simulée en utilisant la détection lidar.
• Collaborer avec l’équipe d’intelligence des véhicules Mercedes-Benz.

À la fin du programme, vous aurez appris à contrôler une voiture via l’accélération et la direction le long d’une trajectoire souhaitée. Pour assurer une expérience d’apprentissage enrichissante, le programme offre des astuces pratiques sur les pratiques industrielles, un support technique 24/7 et des projets réels conçus par des experts de l’industrie.

Devenir Ingénieur Robotique

Dans ce programme captivant, vous vous lancerez dans un voyage dans le monde de l’ingénierie logicielle de la robotique. En appliquant le framework ROS et le C++, vous acquerrez une expérience pratique de la programmation de robots pour la localisation, la cartographie et la navigation. Le programme est composé de six cours complets et de cinq projets pratiques.

Sous la direction de Sebastian Thrun, vous passerez 10 à 15 heures par semaine pendant quatre mois à plonger dans la robotique. Les prérequis du programme comprennent la familiarité avec :

• Les commandes de base de Linux.
• La compétence en calcul.
• L’algèbre linéaire.
• Un langage de programmation orienté objet, c’est-à-dire le C++.

Le programme commence par une introduction à la robotique, où vous apprendrez à simuler votre premier environnement robotique avec l’outil Gazebo. Au fur et à mesure que vous vous plongerez dans le sujet, vous développerez des robots de manière modulaire et réutilisable avec ROS. Le programme se termine par la combinaison de SLAM et de la navigation pour une planification et une navigation pratiques.

Comment Devenir Ingénieur en Fusion de Capteurs

Ici, sur comment devenir ingénieur en fusion de capteurs, vous vous plongerez dans l’étude de la perception environnementale 3D. Cela vous permettra de détecter les obstacles et de suivre avec précision les objets en fusionnant les nuages de points lidar. Réparti sur quatre cours distincts, le programme offre quatre projets expérientiels pour une compréhension approfondie du sujet.

Dirigé par une équipe d’instructeurs experts, dont Andreas Haja, Abdullah Zaidi, Aaron Brown et Stephen Welch. Vous naviguerez dans le programme sur une période de quatre mois, en consacrant environ 10 heures par semaine. Le parcours d’apprentissage commence par l’utilisation de données lidar pour détecter les autres véhicules sur la route.

À mesure que le programme se déroule, vous apprendrez à :

• Projeter des images de caméra en 3D, en les fusionnant avec les données lidar pour classer les objets.
• Interpréter les signaux radar pour détecter et suivre les objets.
• Fusionner toutes les données avec des filtres de Kalman pour suivre les mouvements non linéaires.

Conclusion

Les véhicules autonomes sont des inventions précieuses mais encore en développement. L’avenir des transports est apparemment lié à l’avancement des véhicules autonomes. Ces merveilles technologiques, exploitant la puissance de l’IA et des systèmes de capteurs sophistiqués, ont le potentiel de révolutionner notre façon de nous déplacer, augmentant la sécurité et l’efficacité tout en réduisant les erreurs humaines.

Cependant, le chemin vers un avenir entièrement autonome n’est pas sans défis. Des obstacles législatifs, des considérations éthiques, des mises à niveau d’infrastructure et l’acceptation du public sont des obstacles importants à surmonter.

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