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



Prix par participant

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