无人驾驶入门十讲(技术+原理)

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2018-05-15 02:20:06
适合对象:Ÿ   对无人驾驶感兴趣准备入门的同学 。
本课程详细讲解无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法,深度学习在无人驾驶中的应用,无人驾驶系统软件和硬件平台,无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。课程首先会讲解到光学雷达、GPS及惯性传感器等应用,然后讲解AI领域的计算机视觉、卷积神经网络、增强学习在无人驾驶的应用,其次会讲解无人驾驶的规划与控制和ROS系统,最后讲解基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台以及无人驾驶中的高精度地图等信息。
01 光学雷达在无人驾驶技术中应用
02 GPS及惯性传感器在无人驾驶的应用
03 基于计算机视觉的无人驾驶感知系统
04 卷积神经网络在无人驾驶应用
05 强化学习在无人驾驶中的应用
06 无人驾驶的规划与控制
07 基于ROS的无人驾驶系统
08 硬件平台与系统安全
09 基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台
10 无人驾驶的高精度地图
王而川
F学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
课程收益:掌握无人驾驶定位、导航、感知、决策控制、高精度地图等算法;掌握深度学习、增强学习在无人驾驶中的应用;初步认识使用无人驾驶软硬件平台。

相关链接:https://edu.csdn.net/huiyiCourse/series_detail/102?utm_source=edu_bbs_autocreate
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本课程适合具有一定深度学习基础,希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异,网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术,从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务,包括图像分类、目标检测、图像分割(语义分割、实例分割、全景分割)、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成(利用生成对抗网络)。本课程注重原理和实践相结合,逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇,图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow),学员可快速上手。通过本课程的学习,学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络,掌握相关技术原理和算法,有助于开展该

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