深度学习在自动驾驶中的应用

课程介绍：

设计视觉系统架构，在视觉算法的开发和应用工作中需要用到人工智能中的深度学习的方法。本课程以智能网联汽车研发真实工作过程实训项目为导向，通过对自动驾驶中所用的图像分类、目标识别、驾驶行为识别等任务，介绍深度学习在自动驾驶中的应用，主要包括传统机器学习算法、线性分类器、卷积神经网络CNN等的理论介绍与分析，以及在课后使用python，基于sklearn、tensorflow和karas，练习使用各种算法，掌握各种机器学习算法的适用场景，以及解决自动驾驶中相关的问题。

〖课程目录〗:

• | └──3、深度学习在自动驾驶中的应用
• | | ├──第八章 反向传播
• | | | ├──8.1反向传播BP.mp4 21.01M
• | | | ├──8.2 BP计算详解（上）.mp4 9.91M
• | | | ├──8.3 求导计算详解（下）.mp4 18.10M
• | | | ├──8.4 手写数字识别.mp4 10.46M
• | | | └──8.5激活函数 .mp4 15.05M
• | | ├──第二章 朴素贝叶斯
• | | | ├──2.1 后验概率和经典案例.mp4 18.78M
• | | | ├──2.2 经典案例算法详解.mp4 16.15M
• | | | └──2.3 应用项目程序解读.mp4 19.44M
• | | ├──第九章 TensorFlow
• | | | ├──9.1 TensorFlow简介.mp4 9.45M
• | | | ├──9.2 TensorFlow使用.mp4 23.11M
• | | | ├──9.3 TensorFlow使用（二）.mp4 22.34M
• | | | ├──9.4 TensorBoard.mp4 12.30M
• | | | ├──9.5 TensorFlow实例一.mp4 20.86M
• | | | └──9.6 TensorFlow实例二.mp4 13.88M
• | | ├──第六章 逻辑回归
• | | | ├──6.1 逻辑回归的定义.mp4 11.63M
• | | | └──6.2逻辑回归的扩展应用.mp4 19.99M
• | | ├──第七章 神经元与感知器
• | | | ├──7.1 神经元与感知器.mp4 14.79M
• | | | └──7.2 感知器应用代码.mp4 15.21M
• | | ├──第三章 决策树
• | | | ├──3.1 决策树算法.mp4 8.42M
• | | | ├──3.2 熵和信息增益.mp4 17.15M
• | | | ├──3.3 四个实例详解.mp4 21.06M
• | | | └──3.4 决策树面临的问题..mp4 7.95M
• | | ├──第十一章 CNN
• | | | ├──11.1 CNN概念介绍.mp4 20.84M
• | | | ├──11.2 CNN计算概述.mp4 13.76M
• | | | ├──11.3 CNN图像识别中的作用和特征.mp4 21.65M
• | | | ├──11.4 CNN特征结构.mp4 12.39M
• | | | ├──11.5CNN结构算法.mp4 12.39M
• | | | ├──11.6 CNN结构层次.mp4 20.24M
• | | | ├──11.7 MNIST详解.mp4 7.15M
• | | | ├──11.8 交通标志识别详解.mp4 32.42M
• | | | ├──11.9 目标检测.mp4 20.07M
• | | | └──课程简介.mp4 13.27M
• | | ├──第十章 DNN
• | | | └──10.1 DNN.mp4 20.17M
• | | ├──第四章 支持向量机SVM
• | | | ├──4.1 SVM概念.mp4 8.60M
• | | | ├──4.2 SVM基本算法.mp4 7.03M
• | | | ├──4.3 SMO详解.mp4 6.83M
• | | | ├──4.4 非线性机及其核函数详解.mp4 10.76M
• | | | └──4.5 分类器比较和SVM小结.mp4 7.20M
• | | ├──第五章 线性回归
• | | | ├──5.2 梯度下降相关概念.mp4 17.13M
• | | | ├──5.3 正则化.mp4 12.63M
• | | | └──5.`1 线性分类与线性回归.mp4 19.58M
• | | └──第一章 最近邻居法 KNN
• | | | ├──1.1 KNN定义和算法要素【www.ko996.com】.mp4 9.26M
• | | | ├──1.2 核心算法程序对比.mp4 20.76M
• | | | ├──1.3 实例一：鸢尾花类型机器识别.mp4 9.47M
• | | | ├──1.4实例二： 手写数字机器识别.mp4 20.61M
• | | | └──1.5 K值选择和整体要点.mp4 8.25M

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