Plan du cours

Introduction

Mise en place de l'environnement de développement

Création d'un projet

Configuration du simulateur

Préparation des ensembles de données

Vue d'ensemble des Python bibliothèques d'apprentissage profond

Application des techniques Computer Vision au suivi des voies

Formation à la détection d'autres véhicules basée sur le perceptron Neural Networks.

Mise en œuvre de la méthode convolutionnelle Neural Networks pour prédire l'angle de braquage et la vitesse

Formation d'un modèle Deep Learning pour classer les panneaux de signalisation

Utilisation de la régression polynomiale pour améliorer la précision des prévisions

Test de la voiture autonome

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Python expérience en programmation.

Audience

  • Développeurs
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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