Mit Python und Deep Learning ein selbstfahrendes Auto bauen

Dieser Kurs entmystifiziert die Kernkonzepte des Deep Learning, die autonome Fahrzeuge antreiben, und führt Sie durch die praktischen Schritte, um Ihr eigenes zu bauen. Sie lernen, wie Sie Straßenbilder verarbeiten, Modelle trainieren, um Fahrentscheidungen zu treffen, und diese Komponenten in ein zusammenhängendes System integrieren.Am Ende haben Sie die praktischen Fähigkeiten, die Software hinter einem simulierten selbstfahrenden Auto zu bauen und zu verstehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von Deep Learning, neuronalen Netzen und Computer Vision. - Wenden Sie Computer Vision-Techniken mit OpenCV an, um Spurlinien aus Straßendaten zu erkennen. - Erstellen und trainieren Sie Convolutional Neural Networks (CNNs) mit TensorFlow und Keras, um Verkehrszeichen zu erkennen. - Entwickeln Sie ein Verhaltensklonmodell, das durch Analyse von Fahrbeispielen lernt, ein Fahrzeug zu steuern. - Üben Sie Datenvorverarbeitung und -erweiterung, um die Leistung und Robustheit Ihres Modells zu verbessern. - Erfahren Sie mehr über die ethischen Überlegungen und aktuellen Herausforderungen in der Technologie des autonomen Fahrens. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Theorie des maschinellen Lernens, bevor Sie durch schriftliche Übungen geführt werden, um jede Komponente des Antriebssystems zu erstellen.Sie arbeiten mit Code-Snippets, um Ihr Projekt zum Leben zu erwecken. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger gedacht, da keine Vorkenntnisse in Machine Learning, Deep Learning oder Python erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der autonomen Systeme.