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課程簡介
自動駕駛中的人工智能介紹
- 理解自動駕駛等級與AI集成。
- 概述自動駕駛中使用的AI框架和庫。
- AI驅動的車輛自主性趨勢與創新。
自動駕駛中的深度學習基礎
- 用於自動駕駛汽車的神經網絡架構。
- 用於圖像處理的卷積神經網絡（CNN）。
- 用於時間數據的循環神經網絡（RNN）。
自動駕駛中的計算機視覺
- 使用YOLO和SSD進行物體檢測。
- 車道檢測與道路跟蹤技術。
- 用於環境感知的語義分割。
強化學習在駕駛決策中的應用
- 自動駕駛中的馬爾可夫決策過程（MDP）。
- 訓練深度強化學習（DRL）模型。
- 基於模擬的駕駛策略學習。
傳感器融合與感知
- 集成LiDAR、RADAR和攝像頭數據。
- 卡爾曼濾波與傳感器融合技術。
- 多傳感器數據處理用於環境地圖構建。
用於駕駛預測的深度學習模型
- 構建行爲預測模型。
- 軌跡預測用於避障。
- 駕駛員狀態與意圖識別。
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。
- 在自動駕駛平臺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AI驅動駕駛系統的成功實施。
- 項目：開發車道跟蹤AI模型。
總結與下一步
最低要求
- 熟練掌握Python編程。
- 具備機器學習和深度學習框架的使用經驗。
- 熟悉汽車技術和計算機視覺。
目標學員
- 致力於自動駕駛應用的數據科學家。
- 專注於汽車AI開發的AI專家。
- 對自動駕駛汽車深度學習技術感興趣的開發者。
21 時間：
