Перейти к содержимому










Фотография
Скачать

[Ю Аяла] Машинное обучение и беспилотные автомобили - учебный курс с Python (2023)



  • Авторизуйтесь для ответа в теме
В этой теме нет ответов

#1 НЛО

НЛО

    Запись опубликована анонимно ✔

  • Сливапер LVL 6
  • Сообщений: 27 257
  • Регистрация: 04.06.2018
  • Заработано: 10 766 руб.
Репутация: 13 151

Награды: 55

  
  
  
  
  
  
  
  

Отправлено 21 Ноябрь 2023 - 03:21

Название: Машинное обучение и беспилотные автомобили - учебный курс с Python (2023)

Автор: Ю Аяла



Описание:

Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python
Объедините возможности машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы создать беспилотный автомобиль!
Авторы: Iu Ayala
Последнее обновление: 09.2023
Английский
Видео с русским переводом [AVTO]
Чему вы научитесь
  • Мастер машинного обучения и Python
  • Узнайте, как применять алгоритмы машинного обучения для разработки беспилотного автомобиля с нуля.
  • Поймите, почему глубокое обучение является такой революцией, и используйте его, чтобы заставить машину водить машину как человек (поведенческое клонирование)
  • Смоделируйте беспилотный автомобиль в реалистичной среде, используя несколько методов (компьютерное зрение, нейронные сети свертки и т. д.)
  • Создайте значительную добавленную стоимость для вашего бизнеса
  • Нежное введение в машинное обучение, где все ключевые концепции представлены интуитивно понятным способом.
  • Кодируйте глубокие сверточные нейронные сети с помощью Keras (самая популярная библиотека)
  • Научитесь применять методы компьютерного зрения и глубокого обучения для создания алгоритмов, связанных с автомобилестроением.
  • Понять, как работают беспилотные автомобили (датчики, исполнительные механизмы, контроль скорости и т. д.)
  • Научитесь программировать на Python, начиная с самого начала
  • Библиотеки Python: NumPy, Sklearn (Scikit-Learn), Keras, OpenCV, Matplotlib.
Требования
  • Присоединиться может любой студент с базовыми знаниями физики и математики (все уровни подготовки приветствуются).
  • Предыдущий опыт программирования НЕ обязателен.
Описание
Заинтересованы в машинном обучении или беспилотных автомобилях (например, Tesla)? Тогда этот курс для вас!
Этот курс был разработан профессиональным специалистом по данным, экспертом в области беспилотных транспортных средств, с целью поделиться своими знаниями и помочь вам простым способом понять, как работают беспилотные автомобили.
Каждая тема представлена на трех уровнях:
  • Введение: будет представлена тема, начальное представление о ней.
    Практические занятия: практические лекции, на которых мы будем учиться на практике
    [Необязательно] Глубокое погружение: углубимся в математику, чтобы полностью понять тему.
Какие инструменты мы будем использовать на курсе?
  • Python: вероятно, самый универсальный язык программирования в мире: от веб-сайтов до глубоких нейронных сетей, все можно сделать на Python.
    Библиотеки Python: matplotlib, OpenCV, numpy, scikit-learn, keras,... (эти библиотеки делают возможности Python безграничными)
    Webots: очень мощный симулятор, бесплатный и с открытым исходным кодом, но может обеспечить широкий спектр сценариев моделирования (беспилотные автомобили, дроны, четвероногие, роботизированное оружие, производственные линии и т. д.).
Для кого этот курс?
  • Все уровни: предварительные знания не требуются, есть раздел, который научит вас программировать на Python.
    Математика/логика: Уровня средней школы достаточно, чтобы все понять!
Разделы:
  • [Необязательно] Разделы Python: как программировать на Python и как использовать основные библиотеки.
    Компьютерное зрение: учит компьютер видеть и знакомит с ключевыми концепциями нейронных сетей.
    Машинное обучение: введение, ключевые понятия и классификация дорожных знаков
    Предотвращение столкновений: до сих пор мы использовали камеры, в этом разделе мы поймем, как радары и лидарные датчики используются в беспилотных автомобилях, используем их для предотвращения столкновений, планирования пути.
    • Помогите нам понять разницу между Tesla и другими производителями автомобилей, потому что Tesla не использует радары.
  • Глубокое обучение: мы будем использовать все концепции, которые мы видели раньше в CV, ML и CA, внедрении нейронных сетей, поведенческом клонировании.
    Теория управления: системы управления — это клей, который сшивает воедино все области инженерии.
    • Если вас в основном интересует машинное обучение, вы можете прослушать только введение к этому разделу, но вы должны знать, что первоначальные нейронные сети находились под сильным влиянием КТ.
Кто я и почему я имею право говорить о беспилотных автомобилях?
  • Работал на беспилотных мотоциклах, лодках и автомобилях.
    Некоторые из крупнейших компаний в мире
    Более 8 лет опыта работы в отрасли и мастер в области робототехники и CV.
    Всегда был заинтересован в эффективном обучении и использовал все методы, которым научился на этом курсе.
    Скрытая ссылка
Для кого этот курс:
  • Все уровни, каждый раздел разделен на три уровня: введение, практическое занятие, глубокое погружение.
  • Любой студент, желающий перейти в область искусственного интеллекта.
  • Предприниматели, заинтересованные в работе над некоторыми из самых передовых технологий.
  • Повысить уровень или получить работу в сфере Automotive/Data Science
  • Любые люди, которые хотят повысить ценность своего бизнеса с помощью мощных инструментов машинного обучения.

Скрытый контент:

  Для просмотра необходимо войти или зарегистрироваться


Скачать:

Скрытый контент:

  Для просмотра содержимого необходимо 415 очков репутации (вам не хватает 415)

 Скачать без ограничений   Купить этот материал за 390 руб.


  • 1


Количество пользователей, читающих эту тему: 0

0 пользователей, 0 гостей, 0 анонимных

×

Зарегистрируйся моментально!