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コース概要
導入
開発環境のセットアップ
プロジェクトの作成
シミュレータの設定
データセットの準備
Pythonディープラーニングライブラリの概要
Computer Vision テクニックをトラック レーンに適用する
他の車両を検出するためのパーセプトロン ベースのトレーニング Neural Networks
畳み込み Neural Networks を実装してステアリング角度と速度を予測する
交通標識を分類するための Deep Learning モデルのトレーニング
多項式回帰を使用して予測精度を向上させる
自動運転車のテスト
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- Pythonプログラミング経験 。
観客
- 開発者 。
21 時間
お客様の声 (2)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
コース - Computer Vision with OpenCV
Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.