Описание
Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python
Объедините возможности машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы создать беспилотный автомобиль!
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.
Язык — Английский
Видео с автоматическим русским переводом
Отзывов пока нет.