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
Nos Clients témoignent (2)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
Formation - 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.