Voraussetzungen
- UL-zertifizierter Artificial Intelligence Professional
- Grundlagenschulung für praktische Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen
- Vorkenntnisse in SOTIF (ISO 21448) und Funktionssicherheit (ISO 26262)
Autonomy Safety
UL-zertifiziertes Autonomy Safety Professional Training in Machine Learning
In dieser zweitägigen Schulung geht es um Machine Learning im Rahmen der Fahrzeugsicherheit und aktuelle Sicherheits-Frameworks in der Automobilbranche.
In dieser zweitägigen Schulung erfahren Sie alles Wissenswerte rund um Machine Learning (ML) in der Fahrzeugsicherheit. Sie bietet Ihnen Orientierung für die Entwicklung von ML-Komponenten im Rahmen der Sicherheits-Frameworks in der Automobilbranche, einschließlich der Funktionssicherheit (FuSa) und der Sicherheit der beabsichtigten Funktionalität (SOTIF).
Referenzinformationen aus aktuellen Sicherheitsstandards zum autonomen Fahren runden die Schulung ab:
- UL 4600 „Standard for Evaluation of Autonomous Products“
- ISO/TR 4804:2020 „Straßenfahrzeuge – Sicherheit und Datensicherheit für automatisierte Fahrsysteme – Design, Nachweisführung und Bewertung“
- ISO/IEC DTR 5469 „Artificial intelligence – Functional safety and AI systems“
- ISO/AWI PAS 8800 „Road Vehicles – Safety and Artificial Intelligence“
- ISO/IEC TR 24029-1:2021 „Künstliche Intelligenz (KI) – Bewertung der Robustheit neuronaler Netze – Teil 1: Überblick“
- ISO/IEC DIS 24029-2 „Künstliche Intelligenz (KI) – Bewertung der Robustheit neuronaler Netze – Teil 2: Methodologie für den Einsatz formaler Verfahren“
Wichtigste Erkenntnisse
Tag 1
- Einführung
- Fahrzeugsicherheit und KI-Standardisierung
- Einsatz von KI in Systemen
- Sicherheitsaspekte der KI
- Musterbeispiel
- Spezifikation und Design (SOTIF-spezifisch)
- KI-Sicherheitskultur
- Konzeptphase
- Phase der Systementwicklung
Tag 2
- Hardware-Entwicklungsphase
- Software-Entwicklungsphase
- Verifizierungs- und Validierungsstrategie (V&V)
- Software-Verifizierungsphase
- Hardware-Verifizierungsphase
- System-Verifizierungsphase
- Verifizierungs- und Validierungsphase des Fahrzeugs
- Bewertung
- Betrieb, Stilllegung, Wartung und Support
Zielpublikum
Die Schulung richtet sich an Ingenieure im Bereich Advanced Driving Assistant Systems (ADAS) und autonome Fahrzeuge, zum Beispiel:
- Automobilingenieure
- Sicherheitsingenieure
- Data Scientists
- Projektleiter
- Testpersonal
Prüfung
Die Teilnehmenden können nach erfolgreicher Teilnahme an der Schulung am Vormittag des dritten Tages eine zweistündige Zertifizierungsprüfung ablegen. Nach erfolgreich bestandener UL-CASP-Prüfung (UL Certified Autonomy Safety Professional – Machine Learning) erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat und ein Abzeichen, mit dem sie ihre erworbenen Kompetenzen im Bereich Machine Learning nachweisen können. Die Zertifizierung ist für drei Jahre gültig. Nach Ablauf der drei Jahre kann eine Rezertifizierung beantragt werden.
Weitere Informationen
Bei Online-Schulungen werden alle Schulungsunterlagen digital zur Verfügung gestellt. Bei Präsenzschulungen werden alle Schulungsunterlagen digital zur Verfügung gestellt und ggf. durch Handouts ergänzt. Kopien aller relevanten Normen müssen von den Teilnehmenden selbst mitgebracht werden.
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