Обучение вождению на компьютере: Автосимуляторы: обучение вождению на компьютере

Прелести вождения с симулятором | Смилодон

Что такое симулятор вождения, как он может помочь начинающему водителю приобрести необходимые навыки

Многие желают научиться безупречно водить автомобиль. Для этого применяются разнообразные приемы и методики. Вспомогательным механизмом в обучении вождению является симулятор вождения. Теперь рассмотрим, каким образом эта электронная программа может помочь начинающему водителю.

Новое поколение выросло вместе с новыми технологиями и ищет выход, как можно обучиться вождению автомобиля при помощи онлайн-программы и приобрести неплохие навыки. Однозначно на этот вопрос нельзя дать ответ ввиду того, что любой человек индивидуален и симулятор вождения автомобиля каждый воспримет по-своему.

Конечно же, старшее поколение против такого рода обучения, но никто и не говорит, что заимев такую программу у себя на компьютере, завтра Вы станете профессионалом.

Вы можете симулятор вождения скачать бесплатно, найти его в интернете не составит особых трудностей. При этом Вы получаете реальное трехмерное изображение дороги, а в настоящее время в придачу существует отображение населенных пунктов и дорог, бегущим по ним, с перекрестками, светофорами и обыденным окружающим миром. В данную программу встраивается электронный контроль по соблюдению ПДД — это практически постовой, только виртуальный. Разработчиками был сделан еще один шаг вперед: данный симулятор можно подключать к педалям и рулю, теперь реальность езды становится еще ощутимей.

ЧОУ ДПО Автошкола «За рулем»

Услуги автошколы

Автошкола «За рулем» проводит подготовку водителей категорий: А, В, С, ВЕ, СЕ, С на D, а также переподготовку водителей по тех. минимуму.

Кроме того, проводится:

• дополнительное обучение вождению на автомобилях
• подготовка мастеров практического обучения
• предэкзаменационная подготовка на компьютере

Программами обучения предусматривается изучение дисциплин:

• устройство и техническое обслуживание автомобиля
• основы законодательства в сфере дорожного движения
• основы управления автомобилем и безопасность движения
• первая помощь пострадавшим при ДТП
• практическое обучение вождению автомобиля

По окончании обучения проводятся выпускные экзамены:

•  по правилам дорожного движения
•  по практическому управлению автомобилем

Лицам, успешно сдавшим выпускные экзамены, выдается свидетельство установленного образца о прохождении обучения, которое предъявляется в ГИБДД при сдаче экзаменов для получения водительского удостоверения.

Выдача водительского удостоверения производится Государственной Инспекцией по Безопасности Дорожного Движения в соответствии с «Положением о порядке допуска водителей к управлению транспортными средствами, приема экзаменов и выдачи гражданам водительских удостоверений».

Если для Вас получение водительских прав стало делом насущным, мы с удовольствием поможем Вам в этом. Наша автошкола «За рулем» предоставляет возможность пройти курсы по программе подготовки водителей транспортных средств категорииА, В, С, ВЕ, СЕ, С на D. На автокурсах Вы получите теоретические знания по правилам дорожного движения, основам безопасного управления автомобилем и научитесь уверенно применять эти знания на практике.

Преподаватели теории и мастера обучения вождению имеют многолетний опыт работы в сфере безопасности дорожного движения. Все сотрудники учебного центра понимают, насколько важно, чтобы свои первые шаги в освоении водительского мастерства, ученик мог сделать в максимально комфортной обстановке.

 Дополнительное образование:

 Судоводитель маломерного судна

В автошколе «За рулем» можно научиться самостоятельно бороздить водные просторы, пройдя подготовку по специальности «судоводитель маломерного судна» и практически закрепив свои умения.

Обучение граждан, направленных органами службы занятости

Код про грам мы	Наименование профессии / программы обучения	Срок обучения (недели)	Минимальный уровень образования	Условия приема на обучение. На обучение принимаются лица:
Реализация основных профессиональных образовательных программ профессионального обучения — программ профессиональной подготовки по профессиям рабочих, должностям служащих
1	Водитель погрузчика (с мощностью электродвигателя не более 4 кВт)	5,0	основное общее	не моложе 18 лет; имеющие: врачебное свидетельство о состоянии здоровья с разрешением работы по профессии «водитель погрузчика». Программа рекомендуется для лиц, имеющих практический опыт вождения транспортных средств, навыки слесарных работ
2	Кладовщик	5,5	основное общее	не моложе 18 лет; имеющие: врачебное свидетельство о состоянии здоровья с разрешением работы по профессии «кладовщик». Программа рекомендуется для лиц, умеющих работать на персональном компьютере, имеющих компетенции, связанные с работой в торговле, работой с расчетами, административно-хозяйственной работой
4	Секретарь-администратор	5,5	среднее общее	не моложе 18 лет; Программа рекомендуется для лиц, имеющих компетенции, связанные с работой в офисе, административной, педагогической и т. п. работой
5	Слесарь-сантехник	4,0	основное общее	не моложе 18 лет; имеющие: врачебное свидетельство о состоянии здоровья с разрешением работы по профессии «слесарь-сантехник». Программа рекомендуется для лиц, умеющих работать монтажным ручным и электроинструментом, имеющих технические или ремонтно-строительные компетенции
6	Оператор ЭВМ со знанием программы «1С:Документооборот»	5,0	основное общее	не моложе 18 лет; имеющие: врачебное свидетельство о состоянии здоровья с разрешением работы по профессии «оператор электронно-вычислительных и вычислительных машин». Программа рекомендуется для лиц, имеющих компетенции, связанные с работой в офисе, административной, педагогической и т. п. работой
Реализация основных профессиональных образовательных программ профессионального обучения – программ переподготовки рабочих и служащих
7	Водитель погрузчика (с двигателем внутреннего сгорания)	5,0	основное общее при наличии профессии рабочего или должности служащего, подтвержденной документами об образовании и (или) о квалификации	не моложе 18 лет; имеющие: медицинскую справку установленного образца с открытым пунктом «медицинские противопоказания к управлению тракторами и другими самоходными, сельскохозяйственными машинами – отсутствуют». Лица, имеющие водительские удостоверения, на момент обучения не должны быть лишены права управления транспортными средствами. Программа рекомендуется для лиц, имеющих водительское удостоверение, опыт вождения транспортных средств, навыки слесарных работ, профессии и компетенции, связанные с управлением транспортными средствами, самоходными машинами
8	Водитель погрузчика (с мощностью электродвигателя более 4 кВт)	5,0	основное общее при наличии профессии рабочего или должности служащего, подтвержденной документами об образовании и (или) о квалификации	не моложе 18 лет; имеющие: медицинскую справку установленного образца с открытым пунктом «медицинские противопоказания к управлению тракторами и другими самоходными, сельскохозяйственными машинами – отсутствуют». Лица, имеющие водительские удостоверения, на момент обучения не должны быть лишены права управления транспортными средствами. Программа рекомендуется для лиц, имеющих водительское удостоверение, опыт вождения транспортных средств, навыки слесарных работ, профессии и компетенции, связанные с управлением транспортными средствами, самоходными машинами
9	Машинист экскаватора	5,0	основное общее при наличии профессии рабочего или должности служащего, подтвержденной документами об образовании и (или) о квалификации	не моложе 18 лет; имеющие: медицинскую справку установленного образца с открытым пунктом «медицинские противопоказания к управлению тракторами и другими самоходными, сельскохозяйственными машинами – отсутствуют». Лица, имеющие водительские удостоверения, на момент обучения не должны быть лишены права управления транспортными средствами. Программа рекомендуется для лиц, имеющих водительское удостоверение, опыт вождения транспортных средств, навыки слесарных работ, компетенции и профессии, связанные с управлением самоходными, землеройными и подобными машинами
10	Оператор станков с программным управлением (фрезерно-гравировальных)	7,0	основное общее при наличии профессии рабочего или должности служащего, подтвержденной документами об образовании и (или) о квалификации	не моложе 18 лет; имеющие: врачебное свидетельство о состоянии здоровья с разрешением работы по профессии «оператор станков с программным управлением (фрезерно-гравировальных)». Программа рекомендуется для лиц, являющихся уверенными пользователями персонального компьютера, а также имеющих профессии и компетенции, связанные с работой на металлообрабатывающих и деревообрабатывающих станках, с наладкой станков
11	Тракторист	5,0	основное общее при наличии профессии рабочего или должности служащего, подтвержденной документами об образовании и (или) о квалификации	не моложе 18 лет; имеющие: медицинскую справку установленного образца с открытым пунктом «медицинские противопоказания к управлению тракторами и другими самоходными, сельскохозяйственными машинами – отсутствуют». Лица, имеющие водительские удостоверения, на момент обучения не должны быть лишены права управления транспортными средствами. Программа рекомендуется для лиц, имеющих водительское удостоверение, опыт вождения транспортных средств, навыки слесарных работ, компетенции и профессии, связанные с управлением самоходными, землеройными и подобными машинами.
12	Электромонтер по ремонту и обслуживанию электрооборудования	5,0	основное общее при наличии профессии рабочего или должности служащего, подтвержденной документами об образовании и (или) о квалификации	не моложе 18 лет; имеющие: врачебное свидетельство о состоянии здоровья с разрешением работы по профессии «электромонтер по ремонту и обслуживанию электрооборудования». Программа рекомендуется для лиц, умеющих работать ручным и электроинструментом, имеющих профессии и компетенции технического, ремонтно-строительного профиля, например: «электромонтажник-схемщик», «электромеханик по лифтам», «слесарь-сантехник», «рабочий по комплексному обслуживанию и ремонту зданий», «мастер общестроительных работ», «монтажник систем вентиляции и кондиционирования» и т. п.
Реализация программ повышения квалификации в объеме от 36 до 72 часов в электронной форме обучения (совершенствование компетенций по имеющейся специальности, СПО и ВО)
59	Блогер	1,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет (просматривает страницы и сайты в сети Интернет, владеет навыком поиска информации в сети Интернет, имеет аккаунты не менее чем в двух социальных сетях)
60	Таргетолог	1,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет (просматривает страницы и сайты в сети Интернет, владеет навыком поиска информации в сети Интернет, имеет аккаунты не менее чем в двух социальных сетях)
Реализация программ повышения квалификации в объеме от 72 до 144 часов в электронной форме обучения (получение дополнительной компетенции по имеющейся специальности, образование СПО, ВО)
61	Программирование на языке Python	5,0	среднее профессиональное (техническое) или высшее (техническое или инженерно-экономическое) образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц, имеющих среднее профессиональное (техническое) или высшее (техническое или инженерно-экономическое) образование с навыками работы на персональном компьютере.
62	Прототипирование и дизайн веб-сайта	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет.
63	Онлайн-профессионал: организация профессиональной деятельности в сети	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет.
64	Цифровые инструменты в современном офисе	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет.
Реализация программ повышения квалификации в объеме от 72 до 144 часов в очной форме обучения
13	Бухгалтерский учет в программе «1С:Бухгалтерия»	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами, а также лиц, имеющих базовые знания или опыт работы в сфере бухгалтерского учета.
14	Делопроизводство в организации с использованием программы «1С:Документооборот»	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами.
15	Кадровый учет в программе «1С:Зарплата и управление персоналом»	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами, а также лиц, имеющих базовые знания или опыт работы в сфере бухгалтерского учета, кадрового делопроизводства.
16	Цифровые инструменты в современном офисе	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами.
17	Оперативный и складской учет в программе «1С:Управление торговлей»	4,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами, а также лиц, имеющих базовые знания или опыт работы в сфере торговли.
Реализация программ повышения квалификации в объеме от 144 до 500 часов в очной форме обучения
18	Бухгалтерский учет оплаты труда и расчетов с персоналом	5,0	среднее профессиональное образование по профилю	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендована для лиц, имеющие образование (не ниже среднего профессионального) в сфере экономики, бухгалтерского учета или финансов. Для успешного освоения программы желательно наличие опыта работы в сфере бухгалтерского учета и налогообложения.
19	Документационное обеспечение работы с персоналом с использованием программы «1С:Зарплата и управление персоналом»	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)).
20	Архитектурное проектирование в Revit	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера, имеющих образование по направлениям подготовки или специальностям в сфере строительства, архитектуры, дизайна.
21	Создание и обработка документов в программе 1С:Предприятие (1С:Бухгалтерия, 1С:Зарплата и управление персоналом, 1С:Управление торговлей)	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)).
Реализация дополнительных профессиональных программ повышения квалификации в очно-заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий
22	1С:Предприятие 8. TMS Логистика. Управление перевозками	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами.
23	SMM-продвижение в социальных сетях	3,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет (просматривает страницы и сайты в сети Интернет, владеет навыком поиска информации в сети Интернет, имеет аккаунты не менее чем в двух социальных сетях).
24	Бухгалтерский учет в программе «1С:Бухгалтерия»	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами, а также лиц, имеющих базовые знания или опыт работы в сфере бухгалтерского учета.
25	Делопроизводство в организации с использованием программы «1С:Документооборот»	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами.
26	Кадровый учет в программе «1С:Зарплата и управление персоналом»	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами, а также лиц, имеющих базовые знания или опыт работы в сфере бухгалтерского учета, кадрового делопроизводства.
26	Копирайтинг и рерайтинг	2,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера (в том числе текстовых редакторов) и сети Интернет.
28	Интернет-маркетинг	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет (просматривает страницы и сайты в сети Интернет, владеет навыком поиска информации в сети Интернет, имеет аккаунты не менее чем в двух социальных сетях).
29	Специалист по продажам	4,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)).
30	Разработка дистанционных курсов	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет.
31	Бухгалтерский учет оплаты труда и расчетов с персоналом	5,0	среднее профессиональное образование по профилю	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендована для лиц, имеющих образование (не ниже среднего профессионального) в сфере экономики, бухгалтерского учета или финансов. Для успешного освоения программы желательно наличие опыта работы в сфере бухгалтерского учета и налогообложения.
32	Веб-дизайн: визуальное оформление и верстка сайтов	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет.
33	Документационное обеспечение работы с персоналом с использованием программы «1С:Зарплата и управление персоналом»	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)).
34	Разработка мобильных приложений на платформе Android	5,0	среднее профессиональное образование по профилю	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет, имеющих общие представления о программном коде.
35	Сетевое и системное администрирование с использованием технологий Cisco и MikroTik	5,0	среднее профессиональное (техническое) или высшее (техническое или инженерно-экономическое) образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Настоящая программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет, имеющих образование и/или опыт работы в области сетевого и системного администрирования.
36	Современные технологии рекламы и PR	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Настоящая программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет, имеющих образование и/или опыт работы в маркетинге, рекламе, связях с общественностью, продажах.
37	UX/UI дизайн: проектирование интерфейсов	5,0	среднее профессиональное	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера (навыки работы в программах MS Office) и сети Интернет
38	Охрана труда: новый подход	2,5	среднее профессиональное	имеющие: навыки работы на ПК; персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендована для лиц, имеющих образование (не ниже среднего профессионального) в сфере охраны труда, а также имеющих практический опыт работы в области охраны труда в различных организациях, особенно связанных с производственной деятельностью (строительство, промышленность, жилищно-коммунальное хозяйство, энергетика и т. д.).
39	Создание и обработка документов в программе 1С:Предприятие (1С:Бухгалтерия, 1С:Зарплата и управление персоналом, 1С:Управление торговлей)	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц — уверенных пользователей персонального компьютера (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.)), имеющих навыки работы с документами.
40	Управление закупками для государственных, муниципальных и корпоративных нужд	5,0	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц, имеющих образование по направлениям подготовки или специальностям в сфере коммерции, менеджмента, экономики, юриспруденции и (или) опыт работы в указанных сферах деятельности, с навыками работы в MS Word и MS Excel, поиска информации в информационно-телекоммуникационной сети Интернет.
41	Python для машинного обучения	5,0	среднее профессиональное (техническое) или высшее (техническое или инженерно-экономическое) образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет, владеющих языком программирования Python (способен писать программное обеспечение для анализа и визуализации данных).
Реализация дополнительных профессиональных программ профессиональной переподготовки в очной форме обучения
42	Сетевое и системное администрирование с использованием технологии Cisco	8,5	среднее профессиональное (техническое, инженерно-экономическое)	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет. На обучение принимаются лица, имеющие среднее профессиональное (техническое) или высшее (техническое или инженерно-экономическое) образование с навыками работы на персональном компьютере.
43	Бухгалтерский учет и налогообложение в коммерческой организации	11,5	среднее профессиональное	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц, имеющих образование по следующим направлениям подготовки: коммерция, менеджмент, экономика, юриспруденция
44	Осуществление, контроль и управление закупками для государственных, муниципальных и корпоративных нужд	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц, имеющих образование по направлениям подготовки или специальностям в сфере коммерции, менеджмента, экономики, юриспруденции и (или) опыт работы в указанных сферах деятельности, с навыками работы в MS Word и MS Excel, поиска информации в информационно-телекоммуникационной сети Интернет.
45	Компьютерная графика	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера, имеющих профессию или специальность, связанную с дизайном, декоративно-прикладным искусством, живописью, изобразительным искусством, техникой и искусством фотографии и др.
46	Компьютерное 3D-моделирование и прототипирование: AutoCAD	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера, имеющих образование по следующим направлениям подготовки: строительство, архитектура, дизайн, ландшафтная архитектура, машиностроение, конструирование изделий.
47	Компьютерное 3D-моделирование и анимация: 3ds Max	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера, имеющих образование по следующим направлениям подготовки: информатика и вычислительная техника, конструирование изделий, инженерное дело, технологии и технические науки, изобразительные и прикладные виды искусств.
65	Предпринимательская деятельность	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК Программа рекомендуется для лиц: — планирующих осуществлять предпринимательскую деятельность без образования юридического лица или в рамках коммерческой организации; — имеющих знания, практические умения и опыт в области своей будущей предпринимательской деятельности; — имеющих представление об источниках финансирования своей будущей предпринимательской деятельности (или деятельности в формате самозанятости).
Реализация дополнительных профессиональных программ профессиональной переподготовки (очно-заочная) с применением дистанционных образовательных технологий
48	Frontend разработка	8,5	среднее профессиональное образование по профилю	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет, имеющих общие представления о программном коде.
49	Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетной организации	11,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендована для лиц, имеющих образование по следующим направлениям подготовки: коммерция, менеджмент, социология, экономика, юриспруденция.
50	Бухгалтерский учет и налогообложение в коммерческой организации	11,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендована для лиц, имеющих образование по следующим направлениям подготовки: коммерция, менеджмент, социология, экономика, юриспруденция.
51	Веб-программирование	8,5	среднее профессиональное образование по профилю	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Для успешного освоения программы профессиональной переподготовки «Веб-программирование» необходимы знания, умения и навыки базовой верстки (HTML и CSS). Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет.
52	Компьютерная графика	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера, имеющих профессию или специальность, связанную с дизайном, декоративно-прикладным искусством, живописью, изобразительным искусством, техникой и искусством фотографии и др.
53	Компьютерное 3D-моделирование и прототипирование: AutoCAD	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для уверенных пользователей персонального компьютера, имеющих образование по следующим направлениям подготовки: строительство, архитектура, дизайн, ландшафтная архитектура, машиностроение, конструирование изделий.
54	Маркетинг, реклама и связи с общественностью	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц – уверенных пользователей персонального компьютера и сети Интернет (умеет форматировать и редактировать текст в текстовом редакторе (MS Word и т. п.), умеет работать в редакторе электронных таблиц (MS Excel и т. п.), просматривает страницы и сайты в сети Интернет, владеет навыком поиска информации в сети Интернет, может зарегистрироваться в социальной сети самостоятельно).
55	Осуществление, контроль и управление закупками для государственных, муниципальных и корпоративных нужд	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц, имеющих образование по направлениям подготовки или специальностям в сфере коммерции, менеджмента, экономики, юриспруденции и (или) опыт работы в указанных сферах деятельности, с навыками работы в MS Word и MS Excel, поиска информации в информационно-телекоммуникационной сети Интернет.
56	Предпринимательская деятельность	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц: — планирующих осуществлять предпринимательскую деятельность без образования юридического лица или в рамках коммерческой организации; — имеющих знания, практические умения и опыт в области своей будущей предпринимательской деятельности; — имеющих представление об источниках финансирования своей будущей предпринимательской деятельности (или деятельности в формате самозанятости).
57	Педагогическое образование: цифровая компетентность педагога	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет
58	Специалист по охране труда	8,5	среднее профессиональное образование	имеющие: навыки работы на ПК персональный компьютер с выходом в сеть Интернет Программа рекомендуется для лиц, имеющих практический опыт работы в организациях, особенно связанных с производственной деятельностью (строительство, промышленность, жилищно-коммунальное хозяйство, энергетика и т. д.), с навыками работы в MS Word, MS Excel и с навыками поиска информации в информационно-телекоммуникационной сети Интернет.

Скидки, Теоретический курс обучения вождению, купоны от Frendi в Волгограде

Безопасность платежей

Мы гарантируем безопасность платежей на сайте и в мобильных приложениях «Frendi». Платежи осуществляются с использованием технологии 3D Secure. Данные передаются по защищенному SSL-соединению и не хранятся на сервере «Frendi».
Кстати, если всё ещё сомневаетесь, в мобильном приложении Frendi можно оплатить покупку за пару секунд с помощью apple pay и android pay, не внося данных карты.

Качество услуг и товаров партнеров Frendi

Все партнеры Frendi проходят тщательную проверку на предмет юридической и финансовой надежности. Если сфера деятельности партнера требует наличия лицензии, партнер проходит обязательную проверку на наличие соответствующих лицензий и необходимых документов. Кроме того, качество услуг, которые оказывает партнер, проверяется «тайным покупателем» Frendi.

Поддержка 24/7

Мы на связи в любое время, независимо от часовых поясов.
Если Вам нужна помощь или возникли вопросы, отзывчивые специалисты службы поддержки «Frendi» готовы Вам помочь круглосуточно.
Просто позвоните на 8 (800) 500-15-34 (звонок по РФ бесплатный) или заполните форму обратной связи.

Возврат купона

Если у Вас изменились планы и Вы не успели воспользоваться купоном в течение срока действия акции, его можно вернуть, обратившись в службу поддержки «Frendi».

Возврат денежных средств

Вы остались недовольны услугой, оказанной по купону?
Что бы ни случилось, мы внимательно изучим Вашу проблему и сделаем все возможное, чтобы Вы остались довольны!

Научитесь водить — дома на ПК: безопасный способ сделать первый шаг.

Если у вас есть дети, которые научились водить машину, вы, вероятно, помните, как впервые сели на пассажирское сиденье, когда они садились за руль. Как это страшно? Что, черт возьми, они знают ??

Как отец 13-летнего ребенка, я могу сказать вам, что не с нетерпением жду этого. Я имею в виду, мы ведь не хотим, чтобы вылетели? И достаточно ли выучить правила из книги, чтобы они вошли в нее?

Войдите в MyDriveSchool — австралийскую программу, созданную для того, чтобы дать детям возможность почувствовать себя за рулем, изучая основные правила и элементы управления.

Программой руководит Лиза Скайф — имя, которое вы узнаете, потому что имя Скайф является синонимом автоспорта в Австралии, брат Лизы Марк — один из наших величайших водителей, но именно страсть Лизы к обеспечению безопасности на дорогах привела к ней настройка этой программы.

Лизы может принести программы в школы или общественные группы, где все дети могут сидеть в комнате и дать им возможность научиться водить машину.

Но — если у вас есть руль и педали, подключенные к компьютеру, это то, чем вы можете заниматься дома.

Я установил его в офисе EFTM, используя колесо и педали Logitech G29.

66 долларов позже заплатил онлайн через PayPal, и через несколько минут я открыл программу Pre Learner, которая включает 18 различных курсов по трем модулям.

Это простой вопрос, но не думайте, что вы его сдадите первым — это вызов.

Графика не из этого мира, но она более чем реалистична, чтобы имитировать учебу в автошколе.

У вас есть все: от слалома до кольцевых развязок и светофоров.

Мой сын боролся на первом этапе — он остановился у знака «Стоп», проехав 40 км в час.

Я проехал сотни километров в час в симуляторах Формулы-1, и это был совершенно другой опыт.

Мне он очень понравился, это действительно отличный способ взглянуть на вещи в дороге, прежде чем отправиться в путь.

Если у вас дома есть руль и педали, это стоит 66 долларов. Учитывая, что на данный момент это всего лишь простой курс, вероятно, не стоит вкладывать средства в педали и руль.

Впереди еще кое-что — если Лиза сможет получить больше средств для MyDriveSchool в ближайшие месяцы, она собирается выпустить дополнительные модули, которые охватывают вождение в нетрезвом виде, текстовые сообщения, вождение и тому подобное. Тем более важно то, что происходит на наших дорогах.

Нам нужно больше подготовки водителей, а не меньше. Это отличное начало, и оно должно побудить вас подумать о том, что обучение водителей будет проходить для ваших детей — вы сами не сможете их научить.

Проверьте это онлайн на mydriveschool.com

Интернет: My Drive School

Как я научил свой компьютер водить машину с помощью машинного обучения | автор: Сохаил Сайед

Вот шаги, которые я предпринял для завершения проекта:

• Сгенерировал свои собственные поведенческие данные о вождении с помощью симулятора беспилотного автомобиля Удацития
• Написал сверточную нейронную сеть (CNN) на Керасе, которая предсказывает угол поворота для изображения, собранные при генерации данных
• Проверено, может ли модель успешно двигаться с помощью симулятора Udacity.

Что такое сверточная нейронная сеть?

Прежде чем я приступлю к техническим частям этой модели, важно, чтобы у вас было базовое понимание того, как работает сверточная нейронная сеть, сокращенно CNN, если вы хотите получить более глубокое понимание того, как работает модель.

CNN — это тип нейронной сети, которая может идентифицировать особенности изображения, и они это делают очень хорошо .

В отличие от обычных нейронных сетей, CNN используют фильтры, чтобы просмотреть небольшую часть изображения, чтобы найти закономерности в пикселях.

На первом сверточном слое фильтр ищет небольшие различия или края.

Если вы сложите несколько сверточных слоев вместе, CNN может начать обнаруживать элементы, состоящие из ребер, таких как колеса или двери, которые составляют более крупный элемент, например автомобиль.

Если вы не понимаете, как работает CNN, все в порядке, просто помните, что это способ, с помощью которого компьютеры могут распознавать элементы изображения, как человек.

Генерация данных (много)

Поскольку это проект клонирования поведения, первым шагом, который я сделал, было создание данных о моем поведении за рулем, которые моя модель могла бы фактически клонировать.

Для этой части мне пришлось проехать на машине по симулятору. Симулятор Udacity поставлялся со встроенным регистратором данных, который удобно сохранял данные в папке, в которой хранился каждый кадр, содержащий 3 изображения и файл .csv с данными об угле поворота для соответствующих изображений.

Были записаны следующие данные:

• Три изображения, которые были сняты каждый кадр с трех разных углов от головы автомобиля:

Наряду с изображениями я также собрал данные об угле поворота рулевого колеса.

В итоге для каждого отдельного входа было записано около 10 000 строк данных.

Чтобы модель была более точной на поворотах, я также записал данные восстановления, в которых я намеренно делал крутые повороты прямо перед поворотами для распределения данных об угле поворота.

Обучение на основе данных путем копирования поведения человека

После того, как я записал и сохранил данные, мне пора было обучить модель с использованием поведенческого клонирования, запускаемого на CNN.

Поведенческое клонирование: Метод, при котором компьютеры записывают и пытаются воспроизвести человеческие субкогнитивные навыки, чтобы самостоятельно изучить задачу.

Подумайте, как ребенок учится ходить. Он видит, как ходят другие люди, и пытается воспроизвести тот же навык сам, проверяя этот навык снова и снова, пока ребенок не сможет сделать свои первые шаги.

Компьютер, по сути, делает то же самое в поведенческом клонировании.В этом проекте он смотрит на изображение, придумывает угол поворота и пытается наилучшим образом настроить себя, чтобы приблизиться к тому, какой был угол поворота человека на данном изображении.

Как компьютер учится водить машину?

Способ, которым автомобиль учится водить, на удивление прост, позвольте мне объяснить это на высоком уровне.

Сначала изображения, которые я записал во время езды, были загружены в CNN, , которая вычисляла угол поворота для указанного изображения.

Затем этот вычисленный угол поворота был вычтен из фактического желаемого угла поворота. Этот номер называется ошибкой.

После этого метод, используемый для уменьшения ошибки в нейронных сетях, называемый обратным распространением , сделал именно это, уменьшив ошибку . Вес CNN был скорректирован, чтобы приблизить выходную мощность к желаемому углу поворота.

Теперь, когда CNN обучилась на записанных данных, она действительно могла предсказывать углы поворота достаточно точно, чтобы машина двигалась!

Архитектура сети

На данный момент вы знаете, что CNN была обучена принимать входное изображение и делать точный вывод, но я еще не рассказал вам о том, что происходит внутри этой сети.

Давайте изучим это.

CNN имеет 9 уровней:

• Один уровень нормализации для выравнивания данных
• 5 сверточных слоев для обнаружения дорожек
• 3 связанных слоя для вычисления угла поворота

Первый слой — это слой нормализации изображения , который выполняет масштабирование признаков, чтобы избежать насыщения и ускорить схождение градиентов ( Очищает данные ).

Следующие три слоя — это сверточных слоев, которые извлекают элементы из изображений. CNN смогла научиться обнаруживать полосы движения только по зарегистрированному углу поворота человека, хотя я никогда явно не отмечал, как выглядит полоса / дорога.

Последние 3 слоя являются полностью связанными слоями, которые начинаются со слоя со 100 нейронами, затем с 50, 10 и, наконец, с 1 одиночным выходом. Этот результат представляет собой вычисленный угол поворота , который оптимизирован с помощью алгоритма Адама и обратного распространения ошибки (метод, используемый для уменьшения ошибки).

Пришло время запустить

Ааа… запускаем модель.

Это была забавная часть.

После окончательного обучения модели на моем процессоре (плохая идея) — , что заняло 24 болезненных часа — теперь машина могла ездить.

Это было сногсшибательно для меня, я никогда не думал о создании беспилотного автомобиля ( да, я знаю, что это симулятор ) до того, как научился водить сам (дайте мне немного расслабиться, мне всего 15).

Что еще более поразительно, так это то, что вся эта сеть работала всего на паре строк кода .

Выводы

• CNN — это тип нейронной сети, которая действительно хорошо работает при обнаружении особенностей в изображении. CNN используется для самостоятельного обнаружения полос в этой модели беспилотного автомобиля, без каких-либо внешних знаний о внешнем виде полос.
• Компьютер учится управлять через процесс, называемый поведенческим клонированием, в котором он пытается воспроизвести правильный угол поворота для каждого записанного кадра.
• Угол поворота вычисляется с помощью нейронной сети, в которой есть скрытые слои, которые сначала узнают, что такое полосы движения, а затем предсказывают угол поворота.

Спасибо, что прочитали эту статью! Если вас интересует код, загляните в мой репозиторий GitHub.

Новый мощный компьютер от Nvidia помогает научить автомобили водить машину

Конечно, легче сказать, чем сделать. Такой способ обучения, который Хуанг называет методом «если-то-еще», не очень эффективен для детей.Или компьютеры. Особенно в беспилотных автомобилях, которые должны решить почти бесконечное количество ситуаций. Вы просто не можете программировать на все случаи жизни (видео с видеорегистратора очень ясно показывают этот момент).

Лучший способ научить ребенка играть в пинг-пинг — это просто позволить ему качнуться и учиться на собственном опыте под руководством. Тот же подход работает и с автономными транспортными средствами. «Обучение ребенка игре в пинг-понг и обучение вождению автомобиля могут быть похожими», — говорит он.

Это идея, лежащая в основе проекта Darpa 2003 года под названием Дэйв, робота, которого учат водить с помощью глубокого обучения на основе нейронных сетей, которое работает так же, как человеческий мозг.Когда человек объезжал препятствия, Дэйв собирал видео с окружающей его местностью и учился предсказывать лучший путь. По мере того как он видел больше ситуаций, он лучше определял, что он может переехать, а чего следует избегать.

Drive PX в 3000 раз быстрее своего предшественника Darpa, утверждает Nvidia. С двумя процессорами Tegra X1 он имеет вычислительную мощность 2,3 терафлопса, что больше, чем у лучшего суперкомпьютера в мире, который предлагался 15 лет назад. Он может обрабатывать входные данные с 12 камер одновременно (или комбинации камер, радара и LiDAR).«Это суперкомпьютер прямо здесь, на этой маленькой материнской плате», — говорит Хуанг. «Это самая передовая [автомобильная] вычислительная платформа на планете».

За 10 000 долларов, начиная с мая, разработчики, университеты и автопроизводители могут приобрести Drive PX. Он поставляется с программным обеспечением, включая алгоритмы компьютерного зрения, оптимизированные для процессоров Tegra. Идея состоит в том, чтобы помочь пользователям разработать собственные платформы для беспилотных автомобилей. Глубокое обучение может быть не таким эффективным на этом автономном компьютере, как когда вы объединяете данные с группы транспортных средств на дороге (так что чему бы ни училась одна машина, учится каждая машина), но это все же шаг вперед.

Для автопроизводителей Drive PX может стать платформой разработки для создания беспилотного автомобиля быстрее и проще, чем они могли бы, — говорит Дэнни Шапиро, старший директор по автомобильному маркетингу. Это следующее поколение технологии Nvidia, которую Audi использует в своей системе zentrale Fahrerassistenzsteuergerät (zFAS), «центральном мозге», который будет управлять всеми функциями, необходимыми для автономного вождения. По словам Рики Худи, главы отдела электроники Audi, автопроизводитель рассматривает DRIVE PX как важный инструмент для дальнейших исследований и разработок автономных технологий.

Для тех, кто взволнован идеей создания собственного беспилотного автомобиля, не беспокойтесь о цене в 10 000 долларов. Если какой-либо автопроизводитель решит использовать Drive PX или производную от его технологии в автомобилях, сделанных для потребителей, говорит Шапиро, «цена за автомобиль будет очень доступной».

Обучение вождению за день

Первый пример глубокого обучения с подкреплением на борту автономного автомобиля.

Вы помните, как в детстве учились кататься на велосипеде? Взволнованный и слегка взволнованный, вы, вероятно, впервые сели на велосипед и крутили педали, в то время как взрослый парил над вами, готовый поймать вас, если вы потеряете равновесие.После нескольких шатких попыток вам, возможно, удалось удержаться в равновесии на несколько метров. Через несколько часов вы, вероятно, носились по парку как по гравию, так и по траве.

Взрослый по пути дал бы вам лишь краткие подсказки. Вам не нужны ни плотная трехмерная карта парка, ни лазер высокой четкости на голове. Вам не нужен длинный список правил, чтобы научиться балансировать на велосипеде. Взрослый просто предоставил вам безопасную среду для , чтобы вы узнали , как сопоставить то, что вы видите, с тем, что вы должны делать, чтобы успешно кататься на велосипеде.

Сегодняшние беспилотные автомобили оснащены большим набором датчиков, и рассказывают, как управлять автомобилем, с длинным списком тщательно разработанных вручную правил в ходе медленных циклов разработки. В этом посте мы вернемся к основам и позволим автомобилю научиться следовать по полосе движения с нуля, с умным методом проб и ошибок, так же, как вы научились ездить на велосипеде. Посмотрите, что мы сделали:

Всего за 15–20 минут мы смогли научить машину следовать по полосе с нуля, только используя, когда водитель безопасности взял на себя обратную связь в качестве обучающей обратной связи.

Нет плотной 3D-карты.

Это первый пример, когда автономный автомобиль учился в Интернете, становясь лучше с каждым испытанием. Итак, как мы это сделали?

Мы адаптировали популярный безмодельный алгоритм глубокого обучения с подкреплением (глубокие детерминированные градиенты политики, DDPG) для решения задачи следования по полосе. В качестве входных данных для модели использовалось изображение с одной монокулярной камеры. Наша система прошла через 3 процесса: исследование, оптимизация и оценка.

Наша сетевая архитектура представляла собой глубокую сеть с 4 сверточными слоями и 3 полносвязными слоями с общим количеством параметров чуть менее 10 тыс.Для сравнения, современные архитектуры классификации изображений имеют десятки миллионов параметров.

Вся обработка выполнялась на одном графическом процессоре (GPU) на борту автомобиля.

Работа над настоящим роботом в опасной реальной среде создает много новых проблем. Чтобы лучше понять поставленную задачу и найти подходящую архитектуру модели и гиперпараметры, мы провели много тестов в моделировании.

Выше приведен пример моделируемой среды, следующей за полосой, показанной под разными углами.Алгоритм видит только перспективу водителя, то есть изображение с бирюзовой каймой. В каждом эпизоде ​​мы случайным образом генерируем изогнутую полосу движения, а также текстуру дороги и разметку полос. Агент исследует, пока не покинет переулок, когда эпизод завершится. Затем политика оптимизируется на основе собранных данных, и мы повторяем.

Расстояние, пройденное автомобилем до захвата водителем безопасности, по сравнению с количеством эпизодов разведки.

Мы использовали имитационные тесты, чтобы опробовать различные архитектуры нейронных сетей и гиперпараметры, пока не нашли настройки, которые последовательно решали задачу следования по полосе в очень немногих обучающих эпизодах i.е. с небольшим количеством данных. Например, один из наших выводов заключался в том, что обучение сверточных слоев с использованием потери восстановления автокодировщика значительно улучшило стабильность и эффективность обучения с данными. Смотрите наш полный технический отчет для получения более подробной информации.

Возможные последствия нашего подхода огромны.

Представьте себе парк автономных автомобилей с алгоритмом вождения, который на 95% соответствует качеству водителя-человека. Такая система не будет шаткой, как случайно инициализированная модель в нашем демонстрационном видео, а будет почти способна справляться со светофором, перекрестками с круговым движением, перекрестками и т. Д.После целого дня вождения и онлайн-улучшений после того, как водитель взял на себя ответственность за безопасность человека, возможно, система улучшится до 96%. Через неделю 98%. Через месяц 99%. Через несколько месяцев система может стать сверхчеловеческой, благодаря отзывам многих различных водителей безопасности.

Современные беспилотные автомобили застряли на хороших, но недостаточно хороших уровнях производительности. Здесь мы представили доказательства первой жизнеспособной структуры для быстрого улучшения алгоритмов вождения от посредственных до пригодных для эксплуатации.Способность быстро научиться решать задачи методом проб и ошибок — вот что сделало людей невероятно универсальными машинами, способными к эволюции и выживанию. Мы учимся, сочетая имитацию и множество проб и ошибок во всем, от езды на велосипеде до обучения тому, как готовить.

DeepMind показал нам, что методы глубокого обучения с подкреплением могут привести к сверхчеловеческой производительности во многих играх, включая го, шахматы и компьютерные игры, почти всегда превосходя любую систему, основанную на правилах.Здесь мы показываем, что подобная философия возможна и в реальном мире, в частности, в автономных транспортных средствах. Важно отметить, что игровые алгоритмы DeepMind для Atari требовали миллионов испытаний для решения задачи. Примечательно, что мы постоянно учились следовать по полосам в менее чем 20 испытаниях.

Мы научились следовать по полосе с нуля за 20 минут.

Представьте, что мы могли бы научиться делать за день…?

Wayve придерживается философии, согласно которой для создания роботизированного интеллекта нам не нужны массивные модели, причудливые датчики и бесконечные данные.Нам нужен умный тренировочный процесс, который учится быстро и эффективно, как в нашем видео выше. Разработанные вручную подходы к проблеме автономного вождения достигли неудовлетворительных результатов по производительности. Wayve пытается раскрыть возможности автономного вождения с помощью более умного машинного обучения.

Особая благодарность: Мы хотели бы поблагодарить StreetDrone за создание для нас потрясающего роботизированного транспортного средства, Admiral за страхование испытаний наших транспортных средств и Cambridge Polo Club за предоставление нам доступа к их частной земле для наших исследований по отслеживанию полос движения.

Как учатся компьютеры? Иногда на вождение машин и спиннинг мелодий

Члены Исследовательской группы обучающих агентов Техасского университета в Остине были источником информации для представителей средств массовой информации о том, как научить системы искусственного интеллекта обучаться.

Часто системы должны учиться по-своему по всему миру, как младенец. Алгоритмам, отвечающим за эти системы, остается бродить и совершать ошибки — медленно, но верно получая понимание того, как они должны функционировать.

Некоторым системам искусственного интеллекта наделяют тела роботов — например, радиоуправляемые машины, испытанные Amazon, о которых написано в недавней статье Wall Street Journal, — и отправляют на встречу с вещами, пока они не научатся правильно управлять собой.

Техасский университет в Остине, компьютерный ученый Питер Стоун, Дэвид Брутон-младший.Centennial Professor, прокомментировал в статье алгоритмы автомобиля, которые обучаются с помощью такого подхода к обучению с подкреплением.

«Алгоритмы сложны, потому что они собирают данные сами по себе, вместо того, чтобы получать миллионы изображений для обучения», — сказал Стоун газете.

Stone также внес свой вклад в недавний исследовательский проект, в котором те же принципы алгоритмов обучения с подкреплением применялись к музыкальным предпочтениям слушателей.

Стоун присоединился к недавнему доктору компьютерных наук.Выпускник D. Элад Либман и Майтал Саар-Цечанский, профессор информации, рисков и операций в школе бизнеса Red McCombs, для проекта, который создал «DJ-MC», который выстраивал в очередь новые песни на основе предпочтений пользователей.

О том, как работает эта технология, Саар-Цечанки рассказал Стиву Бруксу из McComb в статье на Medium, что алгоритм учится в процессе: «Он учится на лету, пока вы собираете больше информации о пользователе».

Исследование опубликовано в ежеквартальном журнале MIS.

Автошкола Noblesville Road Star

Мы предлагаем несколько различных услуг. Взгляните на приведенные ниже варианты и выберите, какой из них лучше всего подходит для вас.

Наш онлайн-курс и поездки позволят студентам завершить курс обучения водителей в классе, не выходя из дома. Студенты по-прежнему должны будут проводить полные 30 часов занятий, и им будет разрешено заниматься только 3 часа в день , но после этого они смогут двигаться со своей скоростью.После полной оплаты вы сможете получить доступ к своей форме CDE с сайта. Обязательно распечатайте форму CDE перед поездкой на BMV. После того, как вы закончите онлайн-класс, вы можете начать планировать свои поездки, войдя на веб-сайт и используя календарь расписания поездок.

Традиционный курс и диски состоят из 30 часов очного обучения в одном из наших коммерческих или дополнительных офисов. Занятия будут проводиться по расписанию на месте, но если вам нужно пропустить занятие, это не проблема.Вы можете сделать этот урок на более позднем занятии. Вы получите форму CDE в первый день занятий, и тогда вы пойдете в BMV, чтобы сдать письменный тест. Как только учащийся получит разрешение, он может начать планировать поездки в наши места и ездить вместе с родителями.

Этот пакет предназначен для тех студентов, которые уже прошли онлайн-курс и которым нужно пройти шесть поездок. Это также для взрослых, которые, возможно, просто хотят взять уроки. Нам потребуется подтверждение прохождения вашего онлайн-курса, прежде чем мы сможем подписать вашу форму «Разрешение на прохождение курса обучения водителей», но вы можете начать поездку до того, как онлайн-курс будет завершен.

Любой студент, который завершит полный курс вождения и как минимум проехал 6 поездок в одном из наших офисов, имеет право на отказ от Drive Test Waiver в нашем офисе. Это можно сделать, как только студент завершит курс, за дополнительную плату. Не забудьте вернуть свое «Разрешение на прохождение курса обучения в школе водителей», так как нам нужно будет снова подписать и проштамповать эту форму.

Мы предлагаем индивидуальные поездки для взрослых, желающих брать уроки.Вы можете запланировать столько поездок, сколько захотите, но если вы хотите взять шесть дисков, мы рекомендуем приобрести пакет из шести дисков. Во время этих поездок мы можем работать над любыми навыками, которые запрашивает учащийся, включая параллельную парковку, вождение между штатами и смену полосы движения. Каждая поездка будет длиться примерно 50-55 минут.

Noblesville Road Star Branch_225 Sheridan Road, Noblesville, IN 225 Sheridan Road, Ноблсвилл, IN 46060

Онлайн-курс

399 долларов.00

Государственный онлайн-курс

6 часов обучения вождению

Традиционный курс

399,00

Аудитория государственного образца

6 часов обучения вождению

Классных комнат нет

Мы будем рады помочь вам со всем, что вам нужно. Просто используйте информацию ниже или контактную форму, чтобы связаться с нами.

Copyright © 2021 Все права защищены

Разработано Indagation

Как машинное обучение в автомобилестроении делает самоуправляемые автомобили реальностью

Разработка беспилотных автомобилей — одно из самых модных и популярных направлений в мире искусственного интеллекта и машинного обучения.В 2020 году мы увидели достижения таких компаний, как Waymo, которые позволяют клиентам вызывать беспилотные такси, услуга под названием Waymo One. AutoX от Alibaba запустила парк полностью автоматизированных автомобилей в Шэньчжэне без сопровождающих водителей. Автомобильный искусственный интеллект быстро вытесняет людей-водителей, позволяя беспилотным автомобилям, использующим датчики, собирать данные об окружающей среде. Но как беспилотные автомобили интерпретируют эти данные? Это самый распространенный вариант использования машинного обучения в автомобилестроении.

Как беспилотные автомобили принимают решения

Беспилотные автомобили могут идентифицировать объекты, интерпретировать ситуации и принимать решения на основе алгоритмов обнаружения и классификации объектов. Они делают это, обнаруживая объекты, классифицируя их и интерпретируя, что они собой представляют. Mindy Support предоставляет комплексные услуги аннотации данных, чтобы помочь обучить алгоритм машинного обучения принимать правильные решения при навигации по дорогам

Разнообразие и избыточность

Машинное обучение достигается за счет объединения множества алгоритмов, которые перекрываются для минимизации сбоев и обеспечения безопасности .Эти алгоритмы интерпретируют дорожные знаки, определяют полосы движения и распознают перекрестки.

Как выглядит беспилотный автомобиль?

Три основных датчика, используемых в беспилотных автомобилях, работают вместе как человеческие глаза и мозг. Эти датчики — камеры, радар и лидар. Вместе они дают автомобилю четкое представление об окружающей среде. Они помогают автомобилю определять местоположение , скорость и трехмерные формы объектов, которые находятся рядом с ним. Кроме того, в настоящее время в беспилотных автомобилях используются инерциальные измерительные устройства, которые отслеживают и контролируют как ускорение, так и местоположение.

Надежные камеры

В беспилотных автомобилях есть несколько камер, установленных под любым углом для идеального обзора окружающей обстановки. В то время как некоторые камеры имеют более широкое поле зрения, составляющее около 120 градусов, другие имеют более узкое поле зрения для зрения на большие расстояния. Камеры «рыбий глаз» обеспечивают обширную визуализацию при парковке.

Детекторы радаров

Детекторы радаров усиливают действие датчиков камеры ночью или в условиях плохой видимости. Они посылают импульсы радиоволн, чтобы определить местонахождение объекта, и посылают обратно сигналы о скорости и местонахождении этого объекта.

Лазерная фокусировка

Лидарные датчики рассчитывают расстояние с помощью импульсных лазеров, предоставляя беспилотным автомобилям возможность трехмерного изображения окружающей среды, добавляя более подробную информацию о форме и глубине.

LiDAR

LiDAR — одна из важнейших технологий, используемых при разработке беспилотных транспортных средств. По сути, это устройство, которое излучает световые импульсы, которые отражаются от объекта и возвращаются обратно к датчику LiDAR, который определяет расстояние до него. LiDAR создает трехмерное облако точек, которое представляет собой цифровое представление того, как автомобиль видит физический мир.

Tesla против остальных

Стоит отметить, что в мире разработки автономных транспортных средств ведутся серьезные споры между Tesla и другими производителями беспилотных автомобилей. Лидеры отрасли, такие как Waymo, и почти все остальные используют датчики LiDAR, кроме Tesla. Они используют систему камер под названием Hydranet, которая представляет собой сеть из восьми камер по всему автомобилю, а система искусственного интеллекта объединяет все изображения, чтобы позволить автомобилю видеть дорогу и ее окрестности.Одна из причин, по которой Tesla избегает LiDAR, заключается в том, что это громоздкий объект, который сидит на крыше автомобиля и ухудшает эстетику самого транспортного средства. Интересно, что в недавней статье Forbes говорится, что даже Tesla, возможно, пришла к LiDAR, но нам придется подождать и посмотреть.

Важность аннотации данных в автомобильных проектах ИИ

В предыдущем разделе мы говорили о некоторых способах, которыми автомобили с ИИ видят физический мир, но о том, как они могут идентифицировать такие вещи, как уличные знаки, другие автомобили, дорожную разметку и многое другое, что встречается в дороге? Здесь аннотации данных играют решающую роль.Это когда все необработанные данные обучения подготавливаются с помощью различных методов аннотации, которые позволяют AI-системе понять, что ей нужно изучить. Для автомобильного сектора наиболее распространенные методы аннотации данных включают аннотацию 3D-облака точек, маркировку видео, полную сегментацию сцены и многие другие.

Один из самых интересных случаев, над которыми недавно работала Mindy Support, связан с отслеживанием движений глаз водителя для определения его состояния . Например, он может определить, чувствует ли водитель сонливость под воздействием какого-либо вещества или во многих других условиях.Система должна уметь ориентироваться в окружающей среде, правильно идентифицировать все объекты на дороге и предпринимать необходимые действия. Этот проект потребовал значительного объема аннотации данных. Фактически, мы аннотировали около 100 000 уникальных видеороликов, чтобы помочь клиенту выполнить этот проект.

Качество аннотации данных очень важно, поскольку от него в конечном итоге будет зависеть точность и способность транспортного средства ориентироваться в окружающей среде, а также давайте не будем забывать, что здесь на карту поставлены жизни людей.В конце концов, одной из основных целей беспилотных автомобилей является повышение безопасности, поскольку 94% серьезных аварий являются результатом человеческой ошибки. Цель здесь — снизить человеческий фактор при вождении и сделать автомобиль максимально точным и безопасным.

Узнайте больше о том, как Mindy Support управляет качеством проектов аннотации данных.

Как автомобильные алгоритмы искусственного интеллекта используются для беспилотных автомобилей

Чтобы позволить беспилотным автомобилям принимать решения, алгоритмы машинного обучения обучаются на основе реальных наборов данных.

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Машинное обучение имеет две модели обучения: контролируемое и неконтролируемое. При неконтролируемом обучении алгоритм машинного обучения получает немаркированные данные и никаких инструкций по их обработке, поэтому ему приходится решать, что делать самостоятельно.

В контролируемой модели алгоритм получает инструкции о том, как интерпретировать входные данные. Это предпочтительный подход к обучению для беспилотных автомобилей. Это позволяет алгоритму оценивать данные обучения на основе полностью размеченного набора данных, что делает контролируемое обучение более полезным, когда речь идет о классификации.

Алгоритмы машинного обучения, используемые беспилотными автомобилями

SIFT (масштабно-инвариантное преобразование признаков) для извлечения признаков

Алгоритмы SIFT обнаруживают объекты и интерпретируют изображения. Например, для треугольного знака три точки знака вводятся как функции. Тогда автомобиль может легко идентифицировать знак по этим точкам.

AdaBoost для классификации данных

Этот алгоритм собирает данные и классифицирует их для ускорения процесса обучения и повышения производительности транспортных средств.Он группирует разные низкоэффективные классификаторы, чтобы получить один высокопроизводительный классификатор для лучшего принятия решений.

TextonBoost для распознавания объектов

Алгоритм TextonBoost выполняет ту же работу, что и AdaBoost, только он получает данные из формы, контекста и внешнего вида, чтобы улучшить обучение с помощью текстонов (микроструктуры в изображениях). Он объединяет визуальные данные с общими характеристиками.

Гистограмма ориентированных градиентов (HOG)

HOG облегчает анализ местоположения объекта, называемого ячейкой, для определения того, как объект изменяется или перемещается.

YOLO (You Only Look Once)

Этот алгоритм обнаруживает и группирует такие объекты, как люди, деревья и транспортные средства. Он присваивает определенные характеристики каждому классу объектов, которые он группирует, чтобы помочь автомобилю легко их идентифицировать. YOLO лучше всего подходит для идентификации и группировки объектов.

Заключение

Алгоритмы машинного обучения делают возможным существование беспилотных автомобилей. Они позволяют автомобилю собирать данные о своем окружении с камер и других датчиков, интерпретировать их и решать, какие действия предпринять.Машинное обучение даже позволяет автомобилям научиться выполнять эти задачи так же хорошо (или даже лучше, чем) люди.