بناء سيارة ذاتية القيادة باستخدام بايثون والتعلم العميق

هل تشعر بالفضول حول كيفية رؤية السيارات ذاتية القيادة للعالم وتصفحه؟ تزيل هذه الدورة الغموض عن المفاهيم الأساسية للتعلم العميق التي تدعم المركبات ذاتية القيادة، وترشدك خلال الخطوات العملية لبناء مركبتك الخاصة. سوف تنتقل من المبادئ الأساسية إلى التطبيق العملي، فتتعلم كيفية معالجة صور الطرق، وتدريب النماذج لاتخاذ قرارات القيادة، ودمج هذه المكونات في نظام متماسك. وبحلول نهاية الدورة، سوف تحصل على المهارات العملية لبناء وفهم البرامج الحاسوبية وراء سيارة محاكاة ذاتية القيادة. ماذا ستتعلم: - فهم المبادئ الأساسية للتعلم العميق والشبكات العصبية والرؤية الحاسوبية. - تطبيق تقنيات الرؤية الحاسوبية باستخدام OpenCV للكشف عن خطوط الممرات من بيانات الطرق. - بناء وتدريب شبكات عصبية معقدة باستخدام TensorFlow و Keras للتعرف على إشارات المرور. - وضع نموذج استنساخ سلوكي يتعلم قيادة مركبة عن طريق تحليل أمثلة القيادة. - ممارسة معالجة البيانات مسبقا وتعزيزها لتحسين أداء نموذجك وقوته. - التعرّف على الاعتبارات الأخلاقية والتحديات الراهنة في مجال تكنولوجيا القيادة الذاتية. تبدأ الدورة بالنظرية الأساسية للتعلم الآلي قبل إرشادك من خلال تمارين مكتوبة لبناء كل مكون من مكونات نظام القيادة. وسوف تعمل مع مقتطفات من البرامج لجعل مشروعك يعيش. هذه الدورة مصممة للمبتدئين المطلقين. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي، أو التعلم العميق، أو بايثون للبدء. ابدأ رحلتك في عالم الأنظمة المستقلة اليوم.