Python과 딥 러닝으로 자율주행 자동차 구축

이 교육 과정에서는 자율주행 차량을 구동하는 핵심 딥 러닝 개념에 대한 신비를 풀어주고, 자율주행 차량을 구축하는 실질적인 단계를 안내합니다. 기본 원리부터 실습 응용까지 학습하며, 도로 이미지 처리, 운전 결정을 내리기 위한 모델 훈련, 이러한 구성 요소를 융합 시스템으로 통합하는 방법을 배웁니다. 끝으로, 시뮬레이션된 자율주행 차량의 소프트웨어를 구축하고 이해하는 실용적인 기술을 습득하게 됩니다. 무엇을 배울 것인가: - 딥 러닝, 신경망, 컴퓨터 비전의 핵심 원리를 이해합니다. - OpenCV를 사용하여 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 도로 데이터에서 차선을 검출합니다. - TensorFlow 및 Keras를 사용하여 접힌 신경망(CNN)을 구축하고 훈련하여 교통 표지판을 인식합니다. - 운전 예제를 분석하여 차량 조종을 학습하는 행동 복제 모델 개발 - 데이터 사전 처리 및 확장을 실습하여 모델의 성능과 견고성을 개선합니다. - 자율주행 기술의 윤리적 고려 사항과 현재의 과제에 대해 알아보십시오. 이 과정은 머신 러닝의 필수 이론으로 시작하여 각 구성 요소를 구축하는 서면 훈련을 안내합니다. 코드 스니펫을 사용하여 프로젝트를 구현합니다. 이 교육 과정은 초보자를 위해 설계되었으며, 머신 러닝, 딥 러닝 또는 Python에 대한 이전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘 자율주행 시스템의 세계로 여행을 시작하십시오.