# data[].attributes.body
Les étudiants comprendront et appliqueront les concepts liés à la conduite autonome.

# data[].attributes.body
Les étudiants seront capables de concevoir et intégrer des systèmes de perception, planification de trajectoire et contrôle.

# data[].attributes.body
Les participants apprendront les étapes méthodologiques du modèle V pour la gestion de projet.

# data[].attributes.body
Les étudiants acquerront une compréhension de l'intelligence artificielle et de la fusion multi-capteurs dans la conduite autonome.

# data[].attributes.attachment_link.title
Part 1- Intelligence Artificielle Distribuée et Systèmes Multi Agents - Introduction

# data[].attributes.body
Une réflexion sur les enjeux, les limites et les acteurs impliqués dans la conduite autonome sera développée.

# data[].attributes.headline
Introduction avec une question essentielle

# data[].attributes.subject
Introduction avec une question essentielle

# data[].attributes.body
Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle et de la fusion de données pour les véhicules autonomes?

# data[].attributes.body
Présentation des concepts fondamentaux liés à la conduite autonome : perception, planification et contrôle.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
QU'EST-CE QUE CE SON ?

Vous pouvez également écouter cet article sur Changing Lanes, le podcast officiel de BMW. Outre des articles lus à voix haute, Changing Lanes vous propose chaque semaine de nouveaux épisodes remplis d'infos exclusives sur les thèmes de la technologie, du lifestyle, de l'automobile et bien plus encore... Présentés par Sara et Jonathan. Retrouvez Changing Lanes et abonnez-vous sur toutes les principales plates-formes de podcasts.

# data[].attributes.attachment_link.title
Voiture autonome - Les 5 niveaux de conduite autonome | BMW.com

# data[].attributes.attachment_link.description
Tout le monde parle de la voiture autonome, mais qu'est-ce exactement? Où en sommes nous avec les voitures autonomes et quelles sont les étapes déjà réalisées?

# data[].attributes.body
Travail collaboratif pour analyser des scénarios de trafic autonome et identifier les technologies nécessaires.

# data[].attributes.body
Chaque groupe proposera une architecture fonctionnelle et la documentera dans un croquis ou présentation.

# data[].attributes.body
Les étudiants seront observés pour évaluer leur progression dans la conception des systèmes autonomes.

# data[].attributes.body
Un quiz pour évaluer la compréhension des concepts clés traités lors de la leçon.

# data[].attributes.body
Chaque groupe présentera son design à la classe en justifiant ses choix.

# data[].attributes.body
Les étudiants recevront des retours constructifs pour améliorer leurs designs.

# data[].attributes.body
Les étudiants partageront leurs réflexions sur ce qu’ils ont appris et comment cela s'applique à des scénarios réels.

# data[].attributes.body
Les étudiants écriront une réponse courte sur ce qu'ils ont le plus apprécié ou compris.

# data[].attributes.body
Les étudiants devront expérimenter sur un simulateur pour tester différents scénarios.