Visión general
De qué trata este proyecto.
Diseña 20 escenarios urbanos en CARLA, mide TTC y aceleración, ejecuta la política PID y reporta fallos. Obtén tu certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir una batería de 20 escenarios CARLA con métricas de seguridad reportadas y propuesta de escenarios adicionales para el próximo ciclo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar escenarios de prueba para sistemas físicos
- Definir y medir métricas de seguridad operacionales
- Aplicar simulación a validación pre-pista
- Comunicar resultados de validación a un equipo de safety
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
AI for Autonomous Vehicles
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Aprendizaje Automático
Construir un harness de validación con métricas operacionales es trabajo cotidiano del MLE en AV.
Este proyecto afina
- simulation
- scenario-testing
- safety-metrics
Investigador en Seguridad de IA
Diseño de escenarios edge y métricas de seguridad cuantitativas es práctica directa del rol de safety en sistemas físicos.
Este proyecto afina
- safety-metrics
- scenario-testing
- benchmarking
Ingeniero de MLOps
Pipelines reproducibles para ejecutar baterías de validación se conectan directamente con el MLOps en safety-critical.
Este proyecto afina
- python
- simulation
- benchmarking