Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în IA în Vehicule Autonome
- Înțelegerea nivelurilor de conducere autonomă și a integrării IA
- Prezentare generală a cadrelor și bibliotecilor IA utilizate în conducerea autonomă
- Tendințe și inovații în autonomia vehiculelor bazată pe IA
Deep Learning Fundamente pentru Conducerea 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 Conducerea Autonomă
- Detectarea obiectelor folosind YOLO și SSD
- Tehnici de detectare a benzilor și urmărire a drumului
- Segmentare semantică pentru percepția mediului
Reinforcement Learning pentru Decizii de Conducere
- Procese Markov Decizionale (MDP) în vehicule autonome
- Antrenarea modelelor de învățare prin întărire profundă (DRL)
- Învățare bazată pe simulare pentru politici de conducere
Sensor Fusion și Percepție
- Integrarea datelor LiDAR, RADAR și cameră
- Tehnici de filtrare Kalman și fuziune a senzorilor
- Procesarea datelor multi-senzor pentru cartografierea mediului
Deep Learning Modele pentru Predicția Conducerii
- Construirea de modele de predicție comportamentală
- Previzionarea traiectoriei pentru evitarea obstacolelor
- Recunoașterea stării și a intențiilor șoferului
Evaluarea și Optimizarea Modelului
- Metrici pentru acuratețea și performanța modelului
- Tehnici de optimizare pentru execuție în timp real
- Implementarea modelelor antrenate în platforme de vehicule autonome
Studii de Caz și Aplicații din Lumea Reală
- Analizarea incidentelor de vehicule autonome și a provocărilor de siguranță
- Explorarea implementărilor reușite ale sistemelor de conducere bazate pe IA
- Proiect: Dezvoltarea unui model AI de urmărire a benzii
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe avansate de programare în Python
- Experiență cu cadre de lucru de învățare automată și învățare profundă
- Familiaritate cu tehnologia auto și viziunea computerizată
Public țintă
- Oamenii de știință ai datelor care doresc să lucreze la aplicații de conducere autonomă
- Specialiști în inteligență artificială axați pe dezvoltarea inteligenței artificiale pentru automobile
- Dezvoltatori interesați de tehnicile de învățare profundă pentru mașinile autonome
21 ore
