AI自動駕駛系統整合員 職業訓練課程
AI 自動駕駛系統整合員 職業訓練課程（精華班）
課程時間：3 小時
課程對象：自駕車研發工程師、AI 系統分析師、車載電子與感知技術人員、交通科技專案經理
授課形式：技術講授＋系統架構解析＋案例分析＋情境模擬討論
一、課程簡介
自動駕駛技術是人工智慧與工程整合的尖端應用領域，而「AI 自動駕駛系統整合員」是連接感知運算、決策引擎與車輛控制的關鍵職能。
本三小時精華訓練課程旨在幫助學員快速掌握自動駕駛系統的核心架構、AI 模組整合流程與測試導入要點。課程涵蓋感知融合、場景推理、決策規劃與安全評估，讓學員具備在實務情境中進行 AI 系統整合調校的基礎能力。
二、課程大綱
模組一：AI 自動駕駛系統概論（約 45 分鐘）
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自動駕駛五級分類與 AI 技術關聯（L1–L5）
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智能駕駛系統架構：感知層、決策層與執行層
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主要感測技術：Camera、LiDAR、Radar、Ultrasonic 整合應用
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案例解析：特斯拉、Waymo、百度 Apollo 的系統整合策略
模組二：AI 模型與感知融合整合實務（約 75 分鐘）
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感知模組（物體偵測、語意分割、動態預測）與 AI 模型配合機制
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資料流處理與模型介面設計（Sensor → AI → Decision → Control）
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模擬與測試環境（Simulation Environment）導入：CARLA、LGSVL 等平台介紹
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小組演練：規劃一套多感測器 AI 整合流程
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案例討論：AI 模型在不同車輛平台移植時的調適挑戰
模組三：系統整合測試、倫理與安全治理（約 60 分鐘）
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自動駕駛安全評估框架：ISO 26262、SAE 標準概覽
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故障模式與風險評析（FMEA）方法
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AI 模型在安全關鍵系統中的驗證與監控策略
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自動駕駛的倫理與人機協同決策議題
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綜合演練：設計一份「AI 自駕系統整合測試計畫」草稿
三、學習成果
完成課程後，學員將能：
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理解 AI 自動駕駛系統的整體架構與運作邏輯。
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熟悉多感測資料融合與 AI 模型整合的實務過程。
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能規劃基礎的系統測試與安全驗證流程。
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具備跨團隊溝通與系統導入思維，了解整合員在專案中的角色價值。
**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。
