Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в AI в автономните превозни средства

  • Разбиране на нивата на автономно шофиране и AI интеграцията
  • Преглед на AI рамките и библиотеките, използвани в автономното шофиране
  • Тенденции и иновации в автономността на превозните средства, задвижвана от AI

Основи на дълбокото обучение за автономно шофиране

  • Архитектури на невронни мрежи за самоуправляващи се автомобили
  • Конволюционни невронни мрежи (CNNs) за обработка на изображения
  • Рекурентни невронни мрежи (RNNs) за времеви данни

Компютърно зрение за автономно шофиране

  • Откриване на обекти с помощта на YOLO и SSD
  • Техники за откриване на ленти и следване на пътя
  • Семантична сегментация за възприемане на околната среда

Обучение с подкрепление за решения при шофиране

  • Марковски процеси на вземане на решения (MDP) в автономните превозни средства
  • Обучение на модели за дълбоко обучение с подкрепление (DRL)
  • Базирано на симулация обучение за политики на шофиране

Сензорно сливане и възприятие

  • Интегриране на данни от LiDAR, RADAR и камера
  • Филтриране на Калман и техники за сензорно сливане
  • Обработка на данни от множество сензори за картографиране на околната среда

Модели за дълбоко обучение за прогнозиране на шофиране

  • Изграждане на модели за прогнозиране на поведението
  • Прогнозиране на траектория за избягване на препятствия
  • Разпознаване на състоянието и намеренията на водача

Оценка и оптимизация на модела

  • Метрики за точност и производителност на модела
  • Техники за оптимизация за изпълнение в реално време
  • Внедряване на обучени модели в платформи за автономни превозни средства

Казуси и приложения от реалния свят

  • Анализиране на инциденти с автономни превозни средства и предизвикателствата пред безопасността
  • Проучване на успешни внедрявания на системи за шофиране, задвижвани от AI
  • Проект: Разработване на AI модел за следване на лентата

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Владеене на програмиране на Python
  • Опит с рамки за машинно обучение и дълбоко обучение
  • Запознатост с автомобилните технологии и компютърното зрение

Аудитория

  • Специалисти по данни, които се стремят да работят по приложения за автономно шофиране
  • AI специалисти, фокусирани върху разработката на AI за автомобилната индустрия
  • Разработчици, интересуващи се от техники за дълбоко обучение за самоуправляващи се автомобили
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории