Машинное обучение и беспилотные автомобили: учебный курс с Python [Ю Аяла]

Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python Объедините возможности машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы создать беспилотный автомобиль! 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. 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. 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.