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プロダクション

コースの特徴

  • ディープラーニングの実践

    画像の取得や水増しからアルゴリズム構築、実行まで、これまでに学んだディープラーニングの知識・スキルを実践するための一連のフローを学ぶことが可能です。

  • オンラインシミュレーターによる体験学習

    自社開発のオンラインシミュレーターを用いて、実際にシミュレーター上で自らの車を動かしながら、自動運転の実践までを体感していただくことが可能です。

  • クラウドGPU環境

    独自開発のクラウド学習環境上でGPUのオン/オフが可能。自社のPCにインストールすることなく、大量のデータを用いたディープラーニングの実践が可能です。

  • Autowareによる実践

    オープンソースの自動運転システム「Autoware」を用いて、自己位置推定、外界認識、経路プランニング、運転制御など自動運転システム構築の実践を学びます。

コースシラバス

自動運転と社会:CASEやMaaSによる社会変革

  • 講義
  • 演習

自動運転システム概論

  • 講義
  • 演習

ROS/ROS2入門

  • 講義
  • 演習

自動運転における深層学習の活用

  • このステップについて
  • プロジェクトについて
  • Keras
  • シミュレータを使ってみよう
  • モデルの構築
  • データセットの改善
  • 学習の効率化
  • Phase1. 課題

自動運転システムAutowareのアーキテクチャ

  • 講義
  • 演習

Autowareにおける可視化システム

  • 講義
  • 演習

Autowareにおけるセンシングと自己位置推定

  • 講義
  • 演習

Autowareにおける外界認識

  • 講義
  • 演習

Autowareによる自動運転シミュレーション

  • 講義
  • 演習

Autowareによる経路プランニング

  • 講義
  • 演習

Autowareによる運転制御

  • 講義
  • 演習

コース詳細

コース概要

・構成: ビデオ教材、教材用スライド、自動運転シミュレーター、Autowareシミュレーター(全てオンラインで完結)
・時間: ビデオ教材受講、シミュレーターによる演習課題の修了含めて、40時間程度
・価格: ユーザー数に応じてID課金(定価250,000円(税別)。法人契約は個別にお問い合わせください。)
・修了要件: 全ての課題修了で修了証を発行
・受講期間: 購入後150日間(GPU環境の利用は40時間まで)

履修要件

・プログラミングスキル(Python)必須(何らかのライブラリを使ってアプリケーションを組んだ経験など)
・Unix/Linuxコンソールの利用経験必須
・ディープラーニングの基礎知識があると理想(ディープラーニングの基礎知識が無くても受講は可能ですが、より学習効果を高めていただくにあたり、ディープラーニングの基礎知識をお持ちであることが理想です)

到達目標

・自動運転をめぐる世界の技術の動向が理解・説明できる
・Roboticsに欠かせないミドルウェアであるROS/ROS2について理解している
・Autowareを用いた自動運転システムのアーキテクチャ概要を理解・説明できる
・センシング、外界認識、プランニング、シミュレーションなど、Autowareをベースとした自動運転システムのコンポーネントを理解・説明できる

*弊社では各回のプログラム終了後、受講生アンケートを定期的に実施しています。アンケート結果はこちらをご覧ください(過去の実地講座のアンケート結果を公開しています)。

習得できるスキル

・自動運転をめぐる世界の技術の動向を受け、自社の技術開発や市場開拓戦略に活用できる
・Autowareを用いた自動運転システム全体を土台となるROS/ROS2から理解することで、自社のニーズに応じて柔軟にシステムを企画・推進することができる
・Autowareのコンポーネント(センサー、シミュレーション、自動車成語、走行データ分析等)を理解することで、自社の強み・ニーズに基づいた技術開発・製品開発・ビジネス機会創出を企画・推進することができる

推奨環境

本サービス利用に際しましては、PCにて、Chrome(最新バージョン)の利用を推奨して おります。その他のブラウザでの対応も随時確認はしておりますが、ブラウザの種類やバージョン、PCのメモリ、OS環境との組み合わせ次第で、まれに表示や処理速度等に不具合が出ることがございますので、ご了承の上、お使いください。また、i-Pad等タブレット端末やモバイル端末での動画の視聴などは可能ですが、サポートはしておりませんので、合わせてご了承ください。