Schulungsübersicht
Einführung
Einrichten der Entwicklungsumgebung
Ein Projekt erstellen
Konfigurieren des Simulators
Vorbereiten der Datensätze
Überblick über Python Deep Learning-Bibliotheken
Anwendung von Computer Vision-Techniken auf Fahrspuren
Training auf Perceptron-Basis Neural Networks zur Erkennung anderer Fahrzeuge
Implementierung der Faltungsfunktion Neural Networks zur Vorhersage von Lenkwinkel und Geschwindigkeit
Training eines Deep Learning Modells zur Klassifizierung von Verkehrsschildern
Verwendung der polynomialen Regression zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit
Test des selbstfahrenden Autos
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Python Programmiererfahrung.
Publikum
- Entwickler
Erfahrungsberichte (2)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
Kurs - 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.