深度学习应用-完整的自动驾驶汽车课程

学习使用深度学习、计算机视觉和机器学习技术，用Python构建自动驾驶汽车

你会学到什么
学习应用计算机视觉和深度学习技术构建汽车相关算法
用Keras理解、建立和训练卷积神经网络
用卷积神经网络和计算机视觉模拟一辆全功能自动驾驶汽车
训练一个深度学习模型，可以识别43种不同的交通标志
学习使用基本的计算机视觉技术来识别道路上的车道线
学会用Keras构建和训练强大的神经网络
从最基本的基于感知器的层面理解神经网络

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）|大小解压后:5.39 GB |时长:18h 7m

运行中的计算机
不需要经验！

描述
自动驾驶汽车已经迅速成为最具变革性的技术之一。在深度学习算法的推动下，它们不断推动我们的社会向前发展，并在移动领域创造新的机会。

深度学习工作是发展中国家工资最高的工作之一。这是第一门也是唯一一门实际运用深度学习并将其应用于制造自动驾驶汽车的课程，自动驾驶汽车是当今世界上最具颠覆性的技术之一。

在这个有趣而激动人心的课程中，与顶级讲师Rayan Slim一起学习并掌握深度学习。Rayan拥有超过28000名学生，是一名高水平、经验丰富的讲师，他遵循“边做边学”的风格来创建这门令人惊叹的课程。

您将从初学者变成深度学习专家，您的讲师将在屏幕上与您一起一步一步地完成每项任务。

到本课程结束时，您将已经建造了一辆完全由深度学习提供燃料的全功能自动驾驶汽车。这种强大的模拟将打动即使是最资深的开发人员，并确保您拥有神经网络方面的技能，您可以将这些技能带到任何项目或公司。

本课程将向您展示如何

通过OpenCV使用计算机视觉技术来识别自动驾驶汽车的车道线。

学习训练一个基于感知器的神经网络在二进制类别之间进行分类。

学习训练卷积神经网络来识别各种交通标志。

训练深度神经网络以适应复杂的数据集。

Keras大师，一个用Python编写的动力神经网络库。

建造并训练一辆功能齐全的自动驾驶汽车，让它自己驾驶！

不需要经验。本课程旨在将没有编程/数学经验的学生带向有成就的深度学习开发人员。

本课程还附带了所有的源代码和问答区的友好支持。

这门课是给谁的
任何对深度学习和自动驾驶汽车感兴趣的人
任何想过渡到人工智能领域的人(无论技能水平如何)
对一些最前沿的技术感兴趣的企业家
欢迎所有技能等级！