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與Deep Learning用於自動駕駛是一門專注於利用AI算法和深度學習技術來開發自動駕駛功能的專業課程。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對高級數據科學家、AI專家和汽車AI開發人員，旨在幫助他們構建、訓練和優化用於自動駕駛應用的AI模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解AI和深度學習在自動駕駛中的基礎知識。
• 實施計算機視覺技術，用於即時物體檢測和車道跟隨。
• 利用強化學習進行自動駕駛系統的決策。
• 整合傳感器融合技術，以提升感知和導航能力。
• 構建深度學習模型，預測和分析駕駛場景。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

人工智慧在自動駕駛車輛中的介紹

• 理解自動駕駛等級與人工智慧整合
• 概述用於自動駕駛的人工智慧框架與函式庫
• 人工智慧驅動車輛自主性的趨勢與創新

Deep Learning 自動駕駛基礎

• 用於自駕車的神經網路架構
• 用於影像處理的卷積神經網路（CNNs）
• 用於時序數據的循環神經網路（RNNs）

Computer Vision 自動駕駛技術

• 使用YOLO和SSD進行物件檢測
• 車道檢測與道路跟隨技術
• 用於環境感知的語義分割

Reinforcement Learning 駕駛決策

• 自動駕駛中的馬可夫決策過程（MDP）
• 訓練深度強化學習（DRL）模型
• 基於模擬的駕駛策略學習

Sensor Fusion 感知與整合

• 整合LiDAR、RADAR與攝影機數據
• 卡爾曼濾波與感測器融合技術
• 多感測器數據處理用於環境地圖構建

Deep Learning 駕駛預測模型

• 建立行為預測模型
• 用於障礙物避免的軌跡預測
• 駕駛狀態與意圖識別

模型評估與優化

• 模型準確性與性能的評估指標
• 即時執行的優化技術
• 在自動駕駛平台上部署訓練好的模型

案例研究與實際應用

• 分析自動駕駛事故與安全挑戰
• 探索人工智慧驅動駕駛系統的成功實施
• 專案：開發車道跟隨人工智慧模型

總結與下一步