Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI pentru vehicule autonome
- Înțelegerea nivelurilor de conducere autonomă și integrarea AI
- Prezentare generală a framework-urilor și bibliotecilor AI utilizate în conducerea autonomă
- Tendințe și inovații în autonomia vehiculelor bazate pe AI
Fundamentele Deep Learning pentru conducere autonomă
- Arhitecturi de rețele neuronale pentru mașini cu conducere autonomă
- Rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru procesarea imaginilor
- Rețele neuronale recurenți (RNN) pentru date temporale
Computer Vision pentru conducere autonomă
- Detecția obiectelor folosind YOLO și SSD
- Detecția benzii de circulație și tehnici de urmrire a drumului
- Segmentare semantică pentru percepția mediului
Reinforcement Learning pentru decizii de condus
- Procese de decizie Markov (MDP) în vehiculele autonome
- Antrenarea modelelor de deep reinforcement learning (DRL)
- Învățare bazată pe simulare pentru politici de condus
Sensor Fusion și Percepție
- Integrarea datelor din LiDAR, RADAR și camere
- Filtrul Kalman și tehnici de sensor fusion
- Procesarea datelor multisenzor pentru hărțuirea mediului
Modele de Deep Learning pentru predicția conduitei
- Construirea modelelor de predicție a comportamentului
- Prevederea traiectoriilor pentru evitarea obstacolelor
- Recunoașterea stării și intențiilor șoferului
Evaluarea și optimizarea modelelor
- Metrici pentru acuratețea și performanța modelelor
- Tehnici de optimizare pentru execuția în timp real
- Implementarea modelelor antrenate pe platforme de vehicule autonome
Cazuri de studiu și aplicații în lumea reală
- Analizarea incidentelor vehiculelor autonome și a provocărilor de siguranță
- Explorarea implementărilor de succes ale sistemelor de conducere bazate pe AI
- Proiect: Dezvoltarea unui model AI de urmărire a benzii de circulație
Cerințe
- Stăpânirea programării în Python
- Experiență cu framework-urile de machine learning și deep learning
- Familiaritate cu tehnologia auto și computer vision
Audiența țintă
- Data scientists care își doresc să lucreze pe aplicații de conducere autonomă
- Specialiști AI axați pe dezvoltarea AI în domeniul auto
- Dezvoltatori interesați de tehnici de deep learning pentru mașini cu conducere autonomă
21 Ore
