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深度学习在自动驾驶中的应用共11部分

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  • TA的每日心情
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    2021-9-28 10:14
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    发表于 2021-9-28 10:19:16 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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    课程介绍:


    设计视觉系统架构,在视觉算法的开发和应用工作中需要用到人工智能中的深度学习的方法。本课程以智能网联汽车研发真实工作过程实训项目为导向,通过对自动驾驶中所用的图像分类、目标识别、驾驶行为识别等任务,介绍深度学习在自动驾驶中的应用,主要包括传统机器学习算法、线性分类器、卷积神经网络CNN等的理论介绍与分析,以及在课后使用python,基于sklearn、tensorflow和karas,练习使用各种算法,掌握各种机器学习算法的适用场景,以及解决自动驾驶中相关的问题。


    课程目录:


    01.最近邻居法 KNN
    1.1 KNN定义和算法要素
    1.2 核心算法程序对比
    1.3 实例一:鸢尾花类型机器识别
    1.4 实例二: 手写数字机器识别
    1.5 K值选择和整体要点


    02.朴素贝叶斯
    2.1 后验概率和经典案例
    2.2 经典案例算法详解
    2.3 应用项目程序解读


    03.决策树
    3.1 决策树算法
    3.2 熵和信息增益
    3.3 四个实例详解
    3.4 决策树面临的问题.


    04.支持向量机SVM
    4.1 SVM概念
    4.2 SVM基本算法
    4.3 SMO详解
    4.4 非线性机及其核函数详解
    4.5 分类器比较和SVM小结


    05. 线性回归
    5.1 线性分类与线性回归
    5.2 梯度下降相关概念
    5.3 正则化


    06.逻辑回归
    6.1 逻辑回归的定义
    6.2逻辑回归的扩展应用


    07.神经元与感知器
    7.1 神经元与感知器
    7.2 感知器应用代码


    08.反向传播
    8.1反向传播BP
    8.2 BP计算详解(上)
    8.3 求导计算详解(下)
    8.4 手写数字识别
    8.5激活函数


    09.TensorFlow
    9.1 TensorFlow简介
    9.2 TensorFlow使用
    9.3 TensorFlow使用(二)
    9.4 TensorBoard
    9.5 TensorFlow实例一
    9.6 TensorFlow实例二


    10.DNN
    10.1 DNN


    11.CNN
    11.1 CNN概念介绍
    11.2 CNN计算概述
    11.3 CNN图像识别中的作用和特征
    11.4 CNN特征结构
    11.5CNN结构算法
    11.6 CNN结构层次
    11.7 MNIST详解
    11.8 交通标志识别详解
    11.9 目标检测



    课程大小:




    备注:(04)2021100703  人工智能

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    发表于 2021-9-28 21:51:59 | 只看该作者
    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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  • TA的每日心情
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    发表于 2021-10-3 23:06:46 | 只看该作者
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    发表于 昨天 09:01 | 只看该作者
    好多独家资料,确实只有这里才有,祝自学吧越来越好。
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