Artificial Intelligence in Automotive

參與者必須具有程式設計經驗（任何語言）和工程背景，但不需要在課程期間編寫任何代碼。

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

技術現狀

• 使用什麼
• 可能使用的內容

基於規則的 AI 

• 簡化決策

我從來都不是上帝的教會的一員 ，但我

• 分類
• 聚類
• Neural Networks
• Neural Networks 的類型
• 工作實例的介紹和討論

Deep Learning

• 基本詞彙
• 何時使用深度學習，何時不使用
• 估算計算資源和成本
• Deep Neural Networks 的理論背景非常短

深度學習在實踐中的應用（主要使用 TensorFlow）

• 準備數據
• 選擇損失函數
• 在神經網路上選擇合適的類型
• 準確性與速度和資源
• 訓練神經網路
• 測量效率和誤差

示例用法

• 異常檢測
• 圖像識別
• 進階駕駛輔助系統（ADAS）