Chia Sẻ Khóa Học Machine Learning & Self-Driving Car Với Python [Update Tháng 7-2023] [Khóa 7182 A]
Kết hợp sức mạnh của Machine Learning, Deep Learning và Computer Vision để tạo ra một chiếc xe tự lái!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Làm chủ Machine Learning và Python.
- ✓ Tìm hiểu cách áp dụng các thuật toán Machine Learning để phát triển một Xe tự lái từ đầu.
- ✓ Hiểu lý do tại sao Deep Learning là một cuộc cách mạng như vậy và sử dụng nó để làm cho ô tô lái như con người (Behavioural Cloning).
- ✓ Mô phỏng một xe tự lái trong môi trường thực tế bằng nhiều kỹ thuật (Computer Vision, Convolution Neural Networks, ...).
- ✓ Tạo giá trị gia tăng mạnh mẽ cho doanh nghiệp của bạn.
- ✓ Giới thiệu về Machine Learning trong đó tất cả các khái niệm chính được trình bày theo cách trực quan.
- ✓ Code Deep Convolutional Neural Networks with Keras (thư viện phổ biến nhất).
- ✓ Học cách áp dụng các kỹ thuật Computer Vision và Deep Learning để xây dựng các thuật toán liên quan đến ô tô.
- ✓ Hiểu cách thức hoạt động của Xe tự lái (cảm biến, bộ truyền động, kiểm soát tốc độ, ...).
- ✓ Học cách code bằng Python ngay từ đầu.
- ✓ Các thư viện Python: NumPy, Sklearn (Scikit-Learn), Keras, OpenCV, Matplotlib.
Quan tâm đến Machine Learning hoặc Self-Driving Car (tức là Tesla)? Sau đó, khóa học này là dành cho bạn!
Khóa học này được thiết kế bởi một Nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp, chuyên gia về Autonomous Vehicles, với mục tiêu chia sẻ kiến thức của tôi và giúp bạn hiểu cách Xe tự lái hoạt động một cách đơn giản.
Mỗi chủ đề được trình bày ở ba cấp độ:
- ✓ Giới thiệu: chủ đề sẽ được trình bày, trực giác ban đầu về nó.
- ✓ Thực hành: các bài giảng thực tế nơi chúng ta sẽ học bằng cách thực hành.
- ✓ [Tùy chọn] Tìm hiểu sâu: đi sâu vào toán học để hiểu đầy đủ chủ đề.
Những công cụ nào chúng ta sẽ sử dụng trong khóa học?
- ✓ Python: có lẽ là ngôn ngữ lập trình linh hoạt nhất trên thế giới, từ các website đến Deep Neural Networks, tất cả đều có thể được thực hiện bằng Python.
- ✓ Các thư viện Python: matplotlib, OpenCV, numpy, scikit-learn, keras, ... (những thư viện đó làm cho khả năng của Python trở nên vô hạn).
- ✓ Webots: một trình mô phỏng rất mạnh mẽ, mã nguồn mở và miễn phí nhưng có thể cung cấp nhiều kịch bản mô phỏng (Xe tự lái, máy bay không người lái, xe bốn bánh, cánh tay robot, dây chuyền sản xuất, ...).
Khóa học này dành cho ai?
- ✓ Tất cả các cấp: không yêu cầu kiến thức trước đó, có một phần sẽ hướng dẫn bạn cách lập trình bằng Python.
- ✓ Toán/logic: Cấp 3 là hiểu hết!
Các Phần:
- ✓ [Tùy chọn] Phần Python: Cách lập trình trong Python và cách sử dụng các thư viện thiết yếu.
- ✓ Computer Vision: dạy máy tính cách nhìn và giới thiệu các khái niệm chính cho Neural Network.
- ✓ Machine Learning: giới thiệu, các khái niệm chính và phân loại biển báo giao thông.
- ✓ Tránh va chạm (Collision Avoidance): cho đến nay chúng tôi đã sử dụng camera, trong phần này, chúng tôi hiểu cách sử dụng cảm biến radar và lidar cho ô tô tự lái, sử dụng chúng để tránh va chạm, lập kế hoạch đường đi.
- + Giúp chúng tôi hiểu sự khác biệt giữa Tesla và các nhà sản xuất ô tô khác, bởi vì Tesla không sử dụng cảm biến radar.
- ✓ Deep learning: chúng tôi sẽ sử dụng tất cả các khái niệm mà chúng tôi đã thấy trước đây trong CV, trong ML và CA, giới thiệu neural networks, Nhân bản hành vi (Behavioural Cloning).
- ✓ Lý thuyết điều khiển (Control Theory): hệ thống điều khiển là chất keo gắn kết tất cả các lĩnh vực kỹ thuật lại với nhau.
- + Nếu bạn chủ yếu quan tâm đến ML, bạn chỉ có thể nghe phần giới thiệu cho phần này, nhưng bạn nên biết rằng Neural Networks ban đầu chịu ảnh hưởng nặng nề của CT.
Tôi là ai, và tại sao tôi đủ tư cách để nói về Self-driving cars?
- ✓ Đã làm việc trong lĩnh vực xe máy, thuyền và ô tô tự lái.
- ✓ Một số công ty lớn nhất thế giới.
- ✓ Hơn 8 năm kinh nghiệm trong ngành và là bậc thầy về Robotic & CV.
- ✓ Luôn quan tâm đến việc học tập hiệu quả và sử dụng tất cả các kỹ thuật mà tôi đã học được trong khóa học này.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Python [Tùy chọn].
- ✓ 03. Các thư viện thiết yếu của Python [Tùy chọn].
- ✓ 04. Computer Vision.
- ✓ 05. Machine Learning.
- ✓ 06. Thực hành Machine Learning.
- ✓ 07. Collision Avoidance (Tránh va chạm).
- ✓ 08. Deep Learning.
- ✓ 09. Deep Learning: Thực hành.
- ✓ 10. Control Theory.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Tất cả các cấp độ, mỗi phần được chia thành ba cấp độ: Giới thiệu, Thực hành, Tìm hiểu sâu.
- ✓ Bất kỳ sinh viên nào muốn chuyển sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Các doanh nhân quan tâm đến việc làm việc trên một số công nghệ tiên tiến nhất.
- ✓ Để nâng cấp hoặc kiếm một công việc trong lĩnh vực Ô tô / Khoa học dữ liệu.
- ✓ Bất kỳ người nào muốn tạo giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ Machine Learning mạnh mẽ.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU