結合機器學習、深度學習和電腦視覺的力量來製造自動駕駛汽車！
從這 8 小時的課程，你會學到
- 掌握機器學習和 Python
- 了解如何應用機器學習演算法從頭開始開發自動駕駛汽車
- 了解為什麼深度學習是一場革命，並利用它使汽車像人類一樣駕駛（行為克隆）
- 使用多種技術（電腦視覺、卷積神經網路…）在現實環境中模擬自動駕駛汽車
- 為你的業務創造強大的附加價值
- 簡單介紹機器學習，以直覺的方式呈現所有關鍵概念
- 使用 Keras（最受歡迎的函式庫）編寫深度卷積神經網路程式碼
- 學習應用電腦視覺和深度學習技術來建立汽車相關演算法
- 了解自動駕駛汽車的工作原理（感測器、執行器、速度控制…）
- 從頭開始學習用 Python 寫程式碼
- Python 程式庫( libraries )：NumPy、Sklearn (Scikit-Learn)、Keras、OpenCV、Matplotlib
要求
- 任何具有基本物理和數學知識的學生都可以加入（歡迎所有技能水平）
- 無需具備程式設計經驗
課程說明
對機器學習或自動駕駛汽車（即特斯拉）有興趣？ 那麼這門課程適合你！
本課程由專業資料科學家、自動駕駛汽車專家設計，旨在分享我的知識並幫助您以簡單的方式了解自動駕駛汽車的工作原理。
每個主題分為三個層次：
- 簡介：將提出主題，對此的初步直覺
- 實作：實作講座，我們將邊做邊學
- [可選] 深入研究：深入數學以充分理解該主題
我們在課程中將使用哪些工具？
- Python：可能是世界上最通用的程式語言，從網站到深度神經網絡，一切都可以用Python完成
- Python libraries ( 程式庫 )：matplotlib、OpenCV、numpy、scikit-learn、keras…（這些函式庫讓 Python 有無限的可能性）
- Webots：一個非常強大的模擬器，它免費開源，但可以提供廣泛的模擬場景（自動駕駛汽車、無人機、四足動物、機械手臂、生產線…）
這門課程適合誰？
- 各級：無需任何基礎知識，有一節將教您如何使用 Python 編程
- 數學/邏輯：高中程度就足以理解一切！
章節：
- [可選] Python 部分：如何用 python 編程，以及如何使用基本庫
- 電腦視覺：教導電腦如何觀察，並介紹神經網路的關鍵概念
- 機器學習：簡介、關鍵概念與道路標誌分類
- 防撞：到目前為止我們已經使用了攝像頭，在本節中我們了解雷達和光達感測器如何用於自動駕駛汽車，將它們用於防撞、路徑規劃
- 幫助我們了解特斯拉與其他汽車製造商的區別，因為特斯拉不使用雷達感測器
- 深度學習：我們將使用我們之前在 CV、ML 和 CA、神經網路介紹、行為克隆中見過的所有概念
- 控制理論：控制系統是將所有工程領域黏合在一起的黏合劑
- 如果你主要對ML感興趣，你只能聽本節的介紹，但你應該知道最初的神經網路深受CT的影響
我是誰，為什麼我有資格談論自動駕駛汽車？
- 從事自動駕駛摩托車、船舶和汽車工作
- 世界上一些最大的公司
- 超過 8 年的行業經驗以及機器人和電腦視覺領域的碩士
- 一直對高效學習感興趣，並使用了我在本課程中學到的所有技巧
目標受眾
- 所有級別，每個部分都分為三個級別：簡介、實踐、深入探討
- 任何想轉入人工智慧領域的學生
- 有興趣研究一些最尖端技術的企業家
- 升級或在汽車/資料科學領域找到工作
- 任何想要透過使用強大的機器學習工具為其業務創造附加價值的人
講師簡介
Iu Ayala 資料科學家和機器人工程師，Gradient Insight 首席執行官
從小我就一直對工程充滿熱情，尤其是自動駕駛汽車。 在赫瑞瓦特大學（英國愛丁堡）獲得機器學習和機器人學碩士學位後，我決定從事自動駕駛汽車工作：
- 自動駕駛摩托車（AutoRD LTD），我們開發了多個控制器，用於以多種速度操控摩托車
- 自動駕駛船 (L3HARRIS) 我主要在研發部門工作，在那裡我可以開發波浪感測技術，但我也開發了安全關鍵軟體（C++ 和 PLC）
- 自動駕駛汽車（TPGroup）我們成功地製造了一輛自動駕駛悍馬車，在沒有 GPS 的環境中，我負責透過雷達饋送提供車輛位置。
我一直喜歡教書，我的父母都是老師，我從小就開始教書（這是家族生意）。 鑑於我購買並喜歡了許多 Udemy 課程，我覺得是時候嘗試一下了！
目前，我擁有自己的公司 GRADIENT INSIGHT LTD，提供機器學習和人工智慧諮詢服務。
我堅信你永遠不應該停止學習，如果你對我的課程有任何意見/回饋，請發信我，即使不是正面的，它也會幫助我進步，這對我來說很重要！
字幕：英文
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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