培訓背景
隨著科學技術的快速發展,人工智能已經成為社會所關注的熱點話題,無人駕駛汽車是現如今不斷研究的一個內容,人工智能與其相結合也成為發展的主要方向。在無人駕駛汽車領域中,對人工智能的技術研究越來越深入,同時各界一致認為人工智能是推進無人駕駛汽車發展的重要推動力。無人駕駛汽車可以通過人工智能、視覺計算、雷達以及全球定位等技術相互協作,讓汽車能夠在無人主動操作的狀態下自動安全的運行。
培訓收益
1.人工智能技術及無人駕駛汽車概述;
2.人工智能在無人駕駛汽車圖形識別與感知;
3.人工智能在深度學習下的視覺感知。
培訓特色
1.理論與實踐相結合、案例分析與行業應用穿插進行;
2.專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究;
3.通過全面知識理解、專題技能掌握和安全實踐增強的授課方式。
課程大綱
第一天上午 | |
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●神經網絡結構和網絡結構的同一性 ●經典網絡結構介紹 ?近兩年卷積網絡面臨的問題、解決方案、最新進展 ●常用數據集及其特點 ●從經典網絡到新網絡結構的發展 ?AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet ?Inception-V3/V4ResNet ?DenseNet、ResNeXt、DenseNet、NASNet、MobileNetV3 ●如何選擇和修改網絡結構 |
●代碼和案例實踐: ?遷移學習 ?OCR 字體定位和識別 ?睿客識云 ?氣象識別 |
第一天下午 | |
●視頻關鍵幀處理 ●物體檢測與定位 ?RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、MaskRCNN ?YOLO、SSD、RetinaNet ●anchor-free 新進展:FCOS、CenterNet、CornerNet ●超分辨率重建:SRCNN、VDSR、DRCN、SRDenseNet、EDSR ●文字識別與 CRNN |
●代碼和案例實踐: ?遷移學習 ?OCR 字體定位和識別 ?睿客識云 ?氣象識別 |
第二天上午 | |
●人工智能機器視覺應用 ●無人駕駛應用展望 ●無人駕駛模擬器體驗流程 |
●代碼和案例實踐: ?無人駕駛應用代碼簡述 |
第二天下午 | |
●無人駕駛應用實物體驗 ●人工智能考試認證 |