【Udemy中英字幕】Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python

机器学习和自动驾驶汽车：Python 训练营

结合机器学习、深度学习和计算机视觉的力量来制造自动驾驶汽车！

讲师：Iu Ayala

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你将会学到的

• 掌握机器学习和 Python
• 了解如何应用机器学习算法从头开始开发自动驾驶汽车
• 了解为什么深度学习是一场革命，并利用它使汽车像人类一样驾驶（行为克隆）
• 使用多种技术（计算机视觉、卷积神经网络……）在现实环境中模拟自动驾驶汽车
• 为您的业务创造强大的附加值
• 简要介绍机器学习，以直观的方式呈现所有关键概念
• 使用 Keras（最流行的库）编写深度卷积神经网络代码
• 学习应用计算机视觉和深度学习技术来构建汽车相关算法
• 了解自动驾驶汽车的工作原理（传感器、执行器、速度控制……）
• 从头开始学习用 Python 编写代码
• Python 库：NumPy、Sklearn (Scikit-Learn)、Keras、OpenCV、Matplotlib

代码练习

本课程包括我们更新的代码练习，因此您可以在学习过程中演练所掌握的技能。查看演示

要求

• 任何具有基本物理和数学知识的学生都可以加入（欢迎所有技能水平）
• 无需具备编程经验

说明

对机器学习或自动驾驶汽车（即特斯拉）感兴趣？那么这门课程适合您！

本课程由专业数据科学家、自动驾驶汽车专家设计，旨在分享我的知识并帮助您以简单的方式了解自动驾驶汽车的工作原理。

每个主题分为三个级别：

• 简介：将提出主题，对此的初步直觉
• 实践：实践讲座，我们将边做边学
• [可选] 深入研究：深入数学以充分理解该主题

我们在课程中将使用哪些工具？

• Python：可能是世界上最通用的编程语言，从网站到深度神经网络，一切都可以用Python完成
• Python 库：matplotlib、OpenCV、numpy、scikit-learn、keras……（这些库让 Python 拥有无限的可能性）
• Webots：一个非常强大的模拟器，它免费开源，但可以提供广泛的模拟场景（自动驾驶汽车、无人机、四足动物、机械臂、生产线……）

这门课程适合谁？

• 各级：无需任何基础知识，有一节将教您如何使用 Python 编程
• 数学/逻辑：高中水平就足以理解一切！

部分：

• [可选] Python 部分：如何用 python 编程，以及如何使用基本库
• 计算机视觉：教计算机如何观察，并介绍神经网络的关键概念
• 机器学习：简介、关键概念和道路标志分类
• 防撞：到目前为止我们已经使用了摄像头，在本节中我们了解雷达和激光雷达传感器如何用于自动驾驶汽车，将它们用于防撞、路径规划
  • 帮助我们了解特斯拉和其他汽车制造商的区别，因为特斯拉不使用雷达传感器
• 深度学习：我们将使用我们之前在 CV、ML 和 CA、神经网络介绍、行为克隆中见过的所有概念
• 控制理论：控制系统是将所有工程领域粘合在一起的粘合剂
  • 如果你主要对ML感兴趣，你只能听本节的介绍，但你应该知道最初的神经网络深受CT的影响

我是谁，为什么我有资格谈论自动驾驶汽车？

• 从事自动驾驶摩托车、船舶和汽车工作
• 世界上一些最大的公司
• 超过 8 年的行业经验以及机器人和计算机视觉领域的硕士
• 一直对高效学习感兴趣，并使用了我在本课程中学到的所有技巧

此课程面向哪些人：

• 所有级别，每个部分都分为三个级别：简介、实践、深入探讨
• 任何想转入人工智能领域的学生
• 有兴趣研究一些最前沿技术的企业家
• 升级或在汽车/数据科学领域找到工作
• 任何想要通过使用强大的机器学习工具为其业务创造附加值的人