O objetivo do curso é apresentar do ponto de vista da tecnologia com ênfase em software, a I.A. (inteligência artificial), Machine Learning e Deep Learning, com aplicações práticas e perspectivas de veículos autônomos a nível de metodologias, processos, ferramentas e padrões que contribuam para o domínio sistemas de transporte inteligentes. Serão apresentadas as principais bases para o ROS Robotics Operational System, softwares utilizados para simulação e controle do ambiente do veículo autonômo experimentados em escala, Overview do estado da arte nessa area com as iniciativas mais representativas em plataformas de Hardware e Software comerciais e ao alcance das empresas para desenvolvimento prático.
O curso destina-se aos profissionais de nível técnico ou superior que atuam ou desejam atuar, mas principalmente entender as áreas de desenvolvimento, validação, capacitação, manutenção, assistência técnica e atividades ligadas aos sistemas automotivos que se interessem em aprofundar na área de veículos autônomos. Além disto, são bem-vindos os professores, pesquisadores e estudantes de engenharia elétrica, engenharia de controle e automação, engenharia de computação, ciência da computação, sistemas de informação, engenharia automotiva, engenharia mecânica, técnico em eletrônica, técnico em informática e técnico em mecânica.
23 e 24 de Outubro de 2019
ESPM Tech – Rua Joaquim Távora, 1240 – Vila Mariana – São Paulo – SP
Lucas Assis – CTO Chief Technology Officer da I2A2 – HUB de Statups em I.A., Fundador e CTO na Synkar Autonomous | pesquisador de Machine Learning na DATA H, Engenheiro Eletricista pela EMC – Universidade Federal de Goiás, Mestre em Ciência da Computação pelo INF – Universidade Federal de Goiás e, atualmente, Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás. Co-fundador do Núcleo de Robótica Pequi Mecânico – UFG e coordenador das equipes de futebol de robôs (IEEE Very Small Size Soccer) e de robôs de assistência domestica (Robocup @Home) . Também é Instrutor certificado do NVIDIA Deep Learning Institute para cursos de Visão Computacional Inteligente e Pesquisador da Data H – Artificial Intelligence, trabalhando em iniciativas de extração de conhecimento em imagens com Deep Learning e Veículos Autônomos.
MONITORES(Sessões Práticas):
Andre de Mari Barros Sustainable and Intelligent Mobility Researcher na SYNKAR autonomous
Emanuel Huber – Autonomous vehicles research intern at Facens
Introdução
Porque Veiculos autonomos?
Os mercados emergentes estão prontos para esta Tecnologia?
É uma carreia razoável a perseguir?
O stack the software para o veículo autonomo
Sensoriamento e percepção de cenas
Mapas externos e localização
Gerenciamento de Recursos e Execução da Decisão
Movimentação e Plano de Rota / caminho
Nível de controle Baixo:
A Interface ROS – Robotic Operational System
Estrutura básica ROS
Tópicos e serviços
Usando o ROS no Phyton 3
Imersão com o pacote ROS
Introdução ao Deep Learning para Veiculos Autonomos
Deep RL para planejamento do movimento
CNNs para Percepção de cenários / End-to-End Learning para a tarefa de direção
RNNs para direção no tempo
Wrap Up e Networking (Q&A final)
Parte Prática
• Ambiente de desenvolvimento e simulação HW e SW
• Comandos básicos para uso do SW
• Exemplos pré-carregados
• Exercício básico de alteração e recopilação
• Interação com veiculos em Escala
• Processo de verificação da Eletrônica e Software embarcado
• Uso e Interação com o Ambiente de simulação e do Protótipo
• Demonstração de variações e software simuladores
A realização do curso está condicionada a um número mínimo de participantes. Em caso de falta de quórum, o treinamento poderá ser reagendado ou cancelado pela AEA e, nesse caso, o participante poderá optar por reaver o valor investido ou realizar outro curso da grade. Caso haja cancelamento, o participante será notificado no prazo de cinco dias úteis da data de realização do curso.
Cancelamento: A solicitação de cancelamento deverá ser efetuada por meio do e-mail: cursos@aea.org.br com até 03 dias de antecedência da data de realização do curso. Após esta data só aceitaremos substituições. Caso o cancelamento não seja feito neste período, a inscrição será cobrada.
Outras Informações: Estão inclusos no valor da inscrição o material didático digital, welcome-coffee e coffee-breaks. Os custos de estacionamento, almoço, transporte e hospedagem dos participantes não estão inclusos na inscrição.
O estacionamento AUTO VAGAS encontra-se no local, e oferece vagas cobertas com seguro, mediante os seguintes valores: R$ 25,00 por carro (período das 07h00 às 15h00)/ R$ 29,00 por carro (período das 15h00 às 23h00) e R$ 29,00 por carro (período das 08h00 às 18h30, mediante o carimbo da RIGHTPLACE). O pagamento deve ser efetuado diretamente ao estacionamento, que aceita cartões de débito e crédito.
