Struttura del corso

Introduzione

Impostazione dell'ambiente di sviluppo

Creazione di un progetto

Configurazione del simulatore

Preparazione dei set di dati

Panoramica di Python librerie di deep learning

Applicazione di Computer Vision tecniche alle corsie di tracciamento

Addestramento basato su percettrone Neural Networks per rilevare altri veicoli

Implementazione della convoluzione Neural Networks per prevedere l'angolo di sterzata e la velocità

Addestramento di un Deep Learning modello per classificare i segnali stradali

Utilizzo della regressione polinomiale per migliorare l'accuratezza predittiva

Testare l'auto a guida autonoma

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Python Esperienza di programmazione.

Pubblico

  • Gli sviluppatori
  21 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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