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Une introduction complète à l’assurance de la sécurité centrée sur les données pour les véhicules autonomes pilotés par l’IA, axée sur la conception, la validation et l’amélioration continue de jeux de données sécurisés.
Micro-credential developed in partnership with
Cette micro-certification initie les apprenants aux aspects liés aux données dans le domaine de la sécurité des véhicules autonomes, en montrant comment la qualité, la couverture et la traçabilité des ensembles de données influencent directement la fiabilité de l’IA et le comportement sécuritaire du système. Les apprenants exploreront les exigences relatives aux ensembles de données en fonction de l’ODD, l’acquisition de données issues de capteurs et de données synthétiques, la vérification et la validation des ensembles de données, ainsi que les pratiques d’amélioration continue conformes aux normes modernes de sécurité des véhicules autonomes.
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Cette micro-certification initie les apprenants aux aspects liés aux données dans le domaine de la sécurité des véhicules autonomes, en montrant comment la qualité, la couverture et la traçabilité des ensembles de données influencent directement la fiabilité de l’IA et le comportement sécuritaire du système. Les apprenants exploreront les exigences relatives aux ensembles de données en fonction de l’ODD, l’acquisition de données issues de capteurs et de données synthétiques, la vérification et la validation des ensembles de données, ainsi que les pratiques d’amélioration continue conformes aux normes modernes de sécurité des véhicules autonomes.
Assistant de gestion des risques, Conservation des ensembles de données, Les véhicule autonomes
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30 hr
+3000 points
Distinguer les approches centrées sur les données et celles centrées sur les modèles en matière de sécurité des véhicules autonomes
Expliquez en quoi la qualité des données d'entraînement influe sur la vérifiabilité et la sécurité de fonctionnement des véhicules autonomes
Définir le domaine de conception opérationnelle (ODD) et l'établir en corrélation avec les exigences relatives aux ensembles de données(ODD) et l'établir en corrélation avec les exigences relatives aux ensembles de données
Évaluer la représentativité, la diversité et la précision physique des ensembles de données destinés aux systèmes de véhicules autonomes
Examiner le rôle des capteurs, de la simulation et des données synthétiques dans l'acquisition de données pour les véhicules autonomes
Décrivez le cycle de vie des ensembles de données pour les systèmes de véhicules autonomes basés sur l'IA
Appliquer une approche axée sur les besoins à la conception des ensembles de données, à leur étiquetage, à leur nettoyage et à l'ajout de métadonnées
Distinguer la vérification et la validation des ensembles de données selon les niveaux d'automatisation de la conduite
Analyser les cas limites, les scénarios critiques pour la sécurité et les modes de défaillance dans la conception de jeux de données sécurisés
Évaluer la couverture des ensembles de données, les résultats de la validation empirique et les stratégies d'amélioration continue pour garantir la sécurité
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Assurance de la sécurité centrée sur les données pour les véhicules autonomes pilotés par l’IA
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