自動駕駛汽車 : 用 Python 實踐深度學習和電腦視覺

學習 OpenCV、Keras、物件和車道偵測,以及自動駕駛汽車的交通標誌分類

從這 12.5 小時的課程,你會學到

  • 自動偵測影像中的車道標記
  • 使用訓練有素的分類器和支援向量機( SVM )偵測出汽車和行人
  • 用卷積神經網路對交通標誌進行分類
  • 使用模板匹配( template matching )識別影像中的其他車輛
  • Tensorflow Keras 建構深層神經網路
  • 用 Numpy、Pandas、Matplotlib 以及 Seaborn 分析和視覺化資料
  • 使用 OpenCV 處理影像資料
  • Python 中校準攝影鏡頭,修正失真
  • 利用卷積來銳化和模糊影象
  • 用 Sobel、Laplace 和 Canny 檢測影像中的邊緣
  • 通過轉化、旋轉、調整大小和透視轉換來轉形影像
  • 用 HOG 提取影象特徵
  • 用 Harris 檢測物件的各個角落
  • 用機器學習技術對資料進行分類,包括迴歸( regression )、決策樹( decision trees )、 Naive Bayes 和支持向量機( SVM )
  • 用人工神經網路和深度學習對資料進行分類

要求

  • 有至少 3GB 空間的 Windows、Mac 或 Linux PC
  • 有一些程式設計方面的經驗

課程說明

自動駕駛汽車 : 電腦視覺( Computer Vision )和深度學習( Deep Learning )

汽車工業正在經歷一種正規化轉變,從傳統的人力驅動汽車轉變為自動駕駛、人工智慧驅動的汽車。 自動駕駛汽車提供了一個安全、高效和具有成本效益的解決方案,它將極大地重新定義人類移動的未來。 預計到 2035 年,自動駕駛汽車將指拯救 50 多萬人的生命,並創造超過 1 兆( trillion )美元的巨大經濟機會。 汽車工業正在進行上億元的蛻變,以在道路上佈署技術最先進的汽車。

隨著世界走向無人駕駛的未來,這個新興領域對有經驗的工程師和研究人員的需求從來沒有像現在這樣重要。

本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。 課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗,例如機器學習和電腦視覺。 這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。 本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。 至於其他主題,在起始的講座會廣泛涉及; 因此,沒有必要的先決知識,只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。 參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術,這些技術將重塑交通運輸的未來

我們將涵蓋的工具和演算法包括:

  • OpenCV
  • 深度學習和人工神經網路
  • 卷積( Convolutional )神經網路
  • 模板匹配( Template matching )
  • HOG 的特徵提取
  • SIFT 、 SURF、FAST 和 ORB
  • Tensorflow 和 Keras
  • 線性迴歸和邏輯迴歸
  • 決策樹( Decision Trees )
  • 支援向量機( Support Vector Machines,SVM )
  • Naive Bayes

你的導師是 Ryan Ahmed 博士,他擁有工程學博士學位,專注於電動車控制系統,Frank Kane在亞馬遜專攻機器學習 9 年。Frank 和 Ahmed 博士共同在 Udemy 教授了全世界超過 200,000 名學生。

我們很受歡迎的課程 使用 Python 實作資料科學、深度學習和機器學習 的學生們可能會發現其中的一些主題在本課程中也有著墨,但透過自動駕駛汽車的鏡頭來看。 而大部分課程都集中在我們以前從未涉及過的主題上,特別是在自動駕駛車輛中使用的電腦視覺技術。 這裡有許多新的、有價值的技能需要學習!

目標受眾

對學習自動駕駛汽車的演算法感興趣的軟體工程師

講師簡介

Sundog Education by Frank Kane   為世界提供大數據和機器學習的培訓

Sundog Education 的使命是提供大數據、資料科學和機器學習方面的做出非常寶貴的職能讓全世界的每個人都能接觸學習。我們的專家教練團隊與你分享我們在這些新興領域的知識,以任何人都可以接受的價格。

Sundog Education 由 Frank Kane 領導,由 Frank 的公司 Sundog Software LLC 擁有。Frank 在 Amazon 和 IMDb 工作了9年,開發和管理自動向億萬客戶提供產品和電影推薦的技術。 Frank 在分佈式計算、數據採礦和機器學習等領域擁有17項專利。 2012年,弗蘭克離開了自己的成功公司Sundog Software,該公司專注於虛擬現實環境技術,並教他人大數據分析。

Frank KaneSundog Education 創辦人

Frank Kane 在 Amazon 和 IMDb 工作了9年,開發和管理技術,自動向數億客戶提供產品和電影推薦,每時每刻。Frank在分佈式計算,資料挖掘和機器學習領域擁有 17 項專利。2012年,Frank離開成立了自己的公司Sundog Software,該公司專注於虛擬實境環境技術,並教會他/她人如何進行大數據分析。

Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA  教授和暢銷的 Udemy 講師 更多講師主講課程介紹 )

Ryan Ahmed 是一位熱愛教育和科技的暢銷的 Udemy 教練。Ryan 的使命是讓每個人都能獲得優質的教育,並且負擔得起。Ryan 擁有博士學位。麥克馬斯特大學( McMaster* University )工程學士學位,主修機電一體化和電動汽車(EV)控制。他還獲得了麥克馬斯特應用科學碩士學位,專注於人工智慧(AI)和 DeGroote 商學院的金融 MBA。

Ryan 在全球頂級科技公司擔任過多個工程職位,例如三星美國公司和菲亞特克萊斯勒汽車公司 (FCA) 加拿大公司。 他為來自 160 個國家的超過 325,000 名學生教授了超過 46 門科學、技術、工程和數學課程,獲得了 29,000 多條 5 星評價,總體評分為 4.5/5。 Ryan 還領導著一個名為 “Prof. Ryan Ahmed” 的 YouTube 頻道,約 100 萬瀏覽量和 27,000 多名訂閱者,向人們傳授人工智慧、機器學習和資料科學知識。

Ryan 發表了超過 33 篇關於人工智慧、機器學習、狀態估計、電池建模和電動汽車控制的期刊和會議研究論文。 他是美國密歇根州底特律舉行的 IEEE 交通電氣化會議暨博覽會 (iTEC 2012) 最佳論文獎的共同獲得者。 Ryan 是史丹佛認證專案經理 (SCPM)、安大略省認證專業工程師 (P.Eng.)、汽車工程師協會 (SAE) 會員以及電氣和電子工程師協會 (IEEE) 會員。 他還是美國伊利諾伊州芝加哥 2017 年 IEEE 交通和電氣化會議 (iTEC’17) 的計畫聯合主席。

*麥克馬斯特大學是僅有的加拿大大學中四所持續排名全球前100名的大學之一。

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