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個人ユーザー向けオンライン学習講座自動運転レーシングカー開発体験キット

ゼロからスタート!自動運転レースで先端技術を楽しく学べる!

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Features

特徴

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    自動運転システムの全体像の理解と実践的な学習

    理論と実例を用いて学べる講義と自動運転レーシングカー開発体験を通して、自動車制御技術やAIの活用方法を実践的に学べます。自動車およびモビリティ関連の専門業務や学習の際に、自動運転システムの全体像を理解することは非常に重要です。

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    学びやすいサポート環境

    シミュレーターは初学者に優しいUXで、環境構築やセットアップ不要で利用できます (利用予約制)。オンライン学習動画の提供だけでなく、学習者コミュニティでの質疑対応など、開発体験できるまで運営がサポートします。

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    タイムアタックに挑戦

    自動運転レーシングカーでタイムアタックに参戦することで、学習したスキルを楽しく試せます。 開発サイクル (アルゴリズム開発→シミュレーション検証→データ解析) を回して、最速のレーシングカーを開発しましょう!

Level of Contents

学習コンテンツのレベル

主に未経験者から大学基礎レベルの内容に焦点をあてており、初めてモビリティやAIについて学びたい方に最適です。

学習コンテンツのレベル

対象者

未経験~大学レベル

  • 自動運転システムや自動車制御について初めて勉強したい方
  • 詳細なコード解説より、まずは開発体験を通して全体像を理解したい方

できること

  • シミュレーターを使って、自動運転ソフトウェアのコア部分を開発体験する
  • 開発項目ごとにラップタイムを計測することで、開発成果を実感できる
  • 自動車およびモビリティ制御技術の基本原理から最新事例を学ぶ

VML自動運転シミュレーターアプリ

VMLシミュレーターアプリ
Workshop Contents

講義サンプル

無料アカウントを作成していただくと、自動運転システムの概要講義の一部が視聴できます。

intro

自動運転システムの概要

自動運転システムの概要について学びます。大規模言語モデルの自動運転への応用事例も紹介します。

feedback

走行経路設計と車両制御の基礎

Pythonを使って自動運転レーシングカーの走行経路を設計します。また、アクセルやステアリング制御も行います。

mpc

モデル予測制御

自車の走行経路を予測して、障害物がある場合は自動的に回避する「モデル予測制御」のアルゴリズム開発を学びます。

rl

深層強化学習

深層強化学習を用いて、車載カメラの画像から自律走行する車両モデルを開発します。

Features

学習できる項目

Icon - programming
プログラミング (Python)
  • 変数、リスト、関数の使い方
  • アルゴリズムの理解 (ループ処理、条件分岐)
  • グラフやデータの可視化
  • エラー対応
Icon - AI
AI・機械学習
  • 機械学習の概要 (教師あり / 教師なし / 強化学習)
  • 報酬関数の理解と調整
  • 深層強化学習
  • モデルの学習と評価
Icon - mobility
モビリティへの応用
  • 自動運転システムの概要
  • モビリティや実機制御の基礎 (PID / LQR / モデル予測制御)
  • 最新技術の自動運転への応用 (大規模言語モデル / マルチモーダルモデル)

初心者にもやさしい実践的な開発体験

  • 実践的な開発コンテンツ   自動運転車両やレーシングカーの開発経験がある、自動車メーカー出身のエンジニアが設計
  • UX設計   自動運転レーシングカー開発を通して、未経験者でもソフトウェア開発やデータ解析経験が積めることを重視
  • 準備ゼロ   インターネットに繋がるPCがあればすぐに使えて、初学者がつまづきやすい環境構築やソフトウェアのインストールが不要
Pricing

料金プラン

無料プラン¥ 0

学習目標 自動運転システムの概要を理解する
(講義のみ)

  • 期間:--
  • シミュレーターチケット: --
  • 動画講義時間:約1時間 ※2
  • 学習項目
    • 自動運転システムの概要
スタンダードプラン¥ 35,800 (税込)

学習目標 強化学習を使って自律走行モデルを開発する / 障害物回避のアルゴリズムを理解する

  • 期間:3カ月 (買い切り)
  • シミュレーターチケット: 30時間 ※1
  • 動画講義時間:約5時間 ※2 ※3
  • 学習項目
    • ライトプランの内容
    • 障害物回避 (モデル予測制御)
    • 深層強化学習
    • LLM/LMMの自動運転への応用 ※4

※1  シミュレーターは10-24時の時間枠で予約可能です(最大5時間/日まで)。

※2  学習プランの紹介も含みます。

※3  楕円・真円サーキットでの開発ハンズオンも含みます。

※4  講義での最新事例紹介のみで、開発体験はありません。

プラン詳細については、こちらの資料をご覧ください。

Hiroki Yamashita

講師 山下洋樹

専門   自動運転システム設計とレーシングカーのデータ解析

自動車メーカーの自動運転部門で、衝突被害軽減ブレーキ (AEB) や車間距離制御装置 (ACC) の開発に携わる。2019年に渡欧。ドイツF3チームを経て、Toyota Gazoo Racing Europe GmbHでは、データエンジニアとして世界ラリー選手権のタイトル獲得に貢献。

「未来のモビリティ産業に繋がる自動運転レースを創りたい」という想いから、2022年に起業。2023年度よりKSAC及び大阪産業局主催の「デジタルスキル実践チャレンジワークショップ」で講師を務める。筑波大学大学院システム情報工学研究科修了。

The Opinions of Our Users

受講者の声

Learning Steps

学習ステップ

好きな日時に自宅のPC (またはキーボード付きタブレット) から開発体験ができます。

01
講義動画で自動運転システムの全体像を学ぶ

シミュレーターでの開発体験内容と、実際の自動運転システムの関連性を理解します。

02
シミュレーターで自動運転レーシングカーを走行させる

基本コードの編集から始め、わずかな変更で車両の挙動やラップタイムが変わることを確認します。

03
コードやアルゴリズムを開発する

動画解説とチュートリアル資料、シミュレーターから得られる走行データも参考に開発します。最速のレーシングカーを目指しましょう!

04
疑問点はDiscordで質問して解決する

質問や疑問点は、Discordのチャンネルで解決します。

無料コースを始める

無料アカウント作成で、講義動画とチュートリアル資料の一部を閲覧できます。
シミュレーターを活用した開発体験には、有料プランの申込みが必要です。

Icon - FAQ
プログラミング未経験でも大丈夫ですか?
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プログラミング未経験者でも開発可能です。ただし、キーボードが扱えること、アルファベットが読めることは必須条件です。すぐに動くサンプルプログラムが全員に用意されているため、まずは変数の値変更から始めることができます。

Icon - FAQ
自分のPCでは自動運転シミュレーターが使えるかわかりません。ゲーミングPCが必要ですか?
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基本的に、インターネットに繋がるPCがあれば参加できます。ゲーミングPCである必要はありません。また、新しいソフトウェアをインストールする必要もありません。

Icon - FAQ
自動運転というのは難しそうで、できるか心配です。
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特にAIや自動車の事前知識はなくても大丈夫です。講義動画や資料を見ながら開発方法や自動運転の基礎知識を学べます。

Icon - FAQ
プログラミング言語は何ですか?
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Pythonを使います。ただし、プログラミング言語の知識は必要ありません。

Icon - FAQ
開発中の疑問について質問することはできますか?
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Discordコミュニティで、随時質問やトラブル対応サポートを行います。