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
- Prezentarea framework-urilor și bibliotecilor de AI utilizate în conducerea autonomă
- Tendințe și inovații în autonomia vehiculelor bazate pe AI
Fundamente de Deep Learning pentru Conducere Autonomă
- Arhitecturi de rețele neuronale pentru mașini autonome
- Rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru procesarea imaginilor
- Rețele neuronale recurente (RNN) pentru date temporale
Computer Vision pentru Conducere Autonomă
- Detectarea obiectelor folosind YOLO și SSD
- Detectarea benzii și tehnici de urmărire a drumului
- Segmentare semantică pentru percepția mediului
Reinforcement Learning pentru Decizii de Conducere
- Procesele de Decizie Markov (MDP) în vehicule autonome
- Antrenarea modelelor de deep reinforcement learning (DRL)
- Învățare bazată pe simulare pentru politicile de conducere
Fuziunea Senziorilor și Percepția
- Integrarea datelor LiDAR, RADAR și cameră
- Filtrul Kalman și tehnici de fuziune a senziorilor
- Procesarea datelor de la multiple senzori pentru hărți ale mediului
Modele de Deep Learning pentru Predicția Conducerii
- Construirea modelelor de predicție comportamentală
- Predicția traiectoriei pentru evitarea obstacolelor
- Recunoașterea stării și intenției șoferului
Evaluarea și Optimizarea Modelelor
- Metrici pentru acuratețea și performanța modelului
- Tehnici de optimizare pentru execuția în timp real
- Deplierea modelelor antrenate pe platforme de vehicule autonome
Studii de Caz și Aplicații în Lumea Reală
- Analiza incidentelor vehiculelor autonome și a provocărilor de siguranță
- Explorarea implementărilor de succes ale sistemelor de conducere bazate pe AI
- Proiect: Dezvoltarea unui model de AI pentru urmărirea benzii
Cerințe
- Cunoștințe solide în programare Python
- Experiență cu framework-uri de machine learning și deep learning
- Familiarizare cu tehnologia auto și computer vision
Public-Țintă
- Data scientists care doresc să lucreze la aplicații de conducere autonomă
- Specialiști în AI focusați pe dezvoltarea de sisteme AI pentru automotive
- Dezvoltatori interesați de tehnici de deep learning pentru mașini autonome
21 Ore
