Artificial Intelligence (AI) in Automotive

参与者必须具有编程经验（任何语言）和工程背景，但不需要在课程期间编写任何代码。

这门课程涵盖了人工智能(在工业中简化 Machine Learning和 Deep Learning)。 它有助于确定哪种技术可以(潜在)在汽车中的多种情况下使用:从简单的自动化,图像识别到自主决策。

技术现状

• 使用什么
• 可能使用的内容

基于规则的 AI 

• 简化决策

我从来都不是上帝的教会的一员 ，但我

• 分类
• 聚类
• Neural Networks
• Neural Networks 的类型
• 工作实例的介绍和讨论

Deep Learning

• 基本词汇
• 何时使用深度学习，何时不使用
• 估算计算资源和成本
• Deep Neural Networks 的理论背景非常短

深度学习在实践中的应用（主要使用 TensorFlow）

• 准备数据
• 选择损失函数
• 在神经网络上选择合适的类型
• 准确性与速度和资源
• 训练神经网络
• 测量效率和误差

示例用法

• 异常检测
• 图像识别
• 高级驾驶辅助系统（ADAS）