课程描述
自动驾驶汽车：Python 中的深度学习和计算机视觉，培训课程名称，OpenCV，Keras，诊断，跟踪和对象，交通标志分类，自动驾驶汽车行业。汽车行业，推进剂正在经历范式转变，一个新的行业：汽车，人类驾驶的共同点是人工智能得到加强的自动驾驶汽车。自动驾驶汽车的解决方案是安全、高效和负担得起的，这些都是重新定义的交通工具，人类要改变，他们会。预测到 2035 年自动驾驶汽车将保留 50 万人，另一方面，经济机会巨大，高达 1 万亿美元。本课程的目的是提供知识，其中一种方法是设计和开发自主机器行业的关键。
自动驾驶汽车的原因：Python 中的深度学习和计算机视觉您将学到：
- 自动检测标记图片中的路径
- 使用 A 类训练数据和 SVM 诊断汽车和路人
- 交通标志分类，使用卷积神经网络驾驶
- 使用合规模板检测图像中的其他车辆
- 使用 Tensorflow 和 Keras 构建神经网络
- 使用 Numpy、Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 对数据进行分析和说明
- 使用 OpenCV 进行图像处理
- 用 Python 校准相机，以纠正偏差
- 使用卷积锐化和模糊图像
- 使用 Sobel、Laplace 和 Canny 在图像中进行边缘检测
- 通过转移、旋转等方式改变图像的形状，改变大小，改变透视的形状
- 使用 HOG 提取图像
- 使用神经网络虚拟和深度学习对图像进行分类
- 使用机器学习技术对数据进行分类，包括回归等，决策树等，朴素贝叶斯和支持向量机
规格体积：
出版商：Udemy 教师：Frank Kane、Frank Kane、Ryan Ahmed、Mitchell H 的 Sundog Education 语言：英语 培训水平：基础到高级 课程数量：93 持续时间：12 小时 45 分钟
课程内容：
先修课程：
图片
样片
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安装指南
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字幕：英文
质量：720
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