Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
Couvre les défis de classification d'images, les concepts d'apprentissage automatique, la régression linéaire et l'approche voisine la plus proche dans les véhicules autonomes.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
Explore des modèles générateurs pour la prévision de trajectoires dans les véhicules autonomes, y compris des modèles discriminatifs vs générateurs, VAES, GANS, et des études de cas.
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
