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
  21 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (2)

Kombinierte Kurse

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