AI and Deep Learning for Autonomous Driving

• 精通Python编程
• 具备机器学习和深度学习框架经验
• 熟悉汽车技术和计算机视觉

受众

• 致力于自动驾驶应用的数据科学家
• 专注于汽车AI开发的人工智能专家
• 对自动驾驶汽车深度学习技术感兴趣的开发者

AI与Deep Learning用于自动驾驶是一门专注于利用AI算法和深度学习技术来开发自动驾驶功能的专业课程。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对高级数据科学家、AI专家和汽车AI开发人员，旨在帮助他们构建、训练和优化用于自动驾驶应用的AI模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解AI和深度学习在自动驾驶中的基础知识。
• 实施计算机视觉技术，用于即时物体检测和车道跟随。
• 利用强化学习进行自动驾驶系统的决策。
• 整合传感器融合技术，以提升感知和导航能力。
• 构建深度学习模型，预测和分析驾驶场景。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

人工智慧在自动驾驶车辆中的介绍

• 理解自动驾驶等级与人工智慧整合
• 概述用于自动驾驶的人工智慧框架与函式库
• 人工智慧驱动车辆自主性的趋势与创新

Deep Learning 自动驾驶基础

• 用于自驾车的神经网路架构
• 用于影像处理的卷积神经网路（CNNs）
• 用于时序数据的循环神经网路（RNNs）

Computer Vision 自动驾驶技术

• 使用YOLO和SSD进行物件检测
• 车道检测与道路跟随技术
• 用于环境感知的语义分割

Reinforcement Learning 驾驶决策

• 自动驾驶中的马可夫决策过程（MDP）
• 训练深度强化学习（DRL）模型
• 基于模拟的驾驶策略学习

Sensor Fusion 感知与整合

• 整合LiDAR、RADAR与摄影机数据
• 卡尔曼滤波与感测器融合技术
• 多感测器数据处理用于环境地图构建

Deep Learning 驾驶预测模型

• 建立行为预测模型
• 用于障碍物避免的轨迹预测
• 驾驶状态与意图识别

模型评估与优化

• 模型准确性与性能的评估指标
• 即时执行的优化技术
• 在自动驾驶平台上部署训练好的模型

案例研究与实际应用

• 分析自动驾驶事故与安全挑战
• 探索人工智慧驱动驾驶系统的成功实施
• 专案：开发车道跟随人工智慧模型

总结与下一步