Свържете се с нас
 Продължителност 21 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в ИИ в автономните превозни средства

  • Разбиране на нивата на автономно шофиране и интеграцията на ИИ
  • Обзор на рамки и библиотеки за ИИ, използвани в автономното шофиране
  • Тенденции и иновации в автономността на превозните средства, задвижвана от ИИ

Основни принципи на дълбокото обучение за автономно шофиране

  • Архитектури на невронни мрежи за самоуправляващи се превозни средства
  • Конволюционни невронни мрежи (CNN) за обработка на изображения
  • Рекурентни невронни мрежи (RNN) за временни данни

Машинно зрение за автономно шофиране

  • Откриване на обекти с YOLO и SSD
  • Техники за откриване на пътеки и следене на пътя
  • Семантично сегментиране за възприемане на околната среда

Обучение с подкрепление за шофьорски решения

  • Процеси на Марков с вземане на решения (MDP) в автономните превозни средства
  • Обучение на модели за дълбоко обучение с подкрепление (DRL)
  • Обучение базирано на симулация за политики на шофиране

Сливане на данни от сензори и възприемане

  • Интегриране на данни от LiDAR, RADAR и камери
  • Филтриране на Калман и техники за сливане на данни от сензори
  • Обработка на данни от много сензори за картографиране на околната среда

Модели за дълбоко обучение за предвиждане на шофиране

  • Изграждане на модели за предвиждане на поведение
  • Предвиждане на траектории за избягване на пречки
  • Разпознаване на състоянието и намеренията на водача

Оценка и оптимизация на моделите

  • Метрики за точност и производителност на моделите
  • Техники за оптимизация за изпълнение в реално време
  • Разполагане на обучените модели в платформи за автономни превозни средства

Кейсове и реални приложения

  • Анализ на инциденти с автономни превозни средства и предизвикателства по отношение на безопасността
  • Изследване на успешни имплементации на системи за шофиране, задвижвани от ИИ
  • Проект: Разработка на модел за ИИ за следене на пътека

Изисквания

  • Компетентност в програмирането на Python
  • Опит с рамки за машинно и дълбоко обучение
  • Знакомство с автомобилните технологии и машинното зрение

Аудитория

  • Специалисти по данни, целящи работа по приложения за автономно шофиране
  • Експерти по ИИ, фокусирани върху разработката на автимобилен ИИ
  • Разработчици, заинтересовани от техники за дълбоко обучение за самоуправляващи се автомобили

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории