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
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (2)

関連コース

Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

  21 時間