【Udemy中英字幕】The Complete Self-Driving Car Course – Applied Deep Learning

完整的自动驾驶汽车课程 – 应用深度学习

学习使用深度学习、计算机视觉和机器学习技术，通过 Python 构建自动驾驶汽车

讲师：Rayan Slim

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

你将会学到的

• 学习应用计算机视觉和深度学习技术来构建与汽车相关的算法
• 使用 Keras 理解、构建和训练卷积神经网络
• 使用卷积神经网络和计算机视觉模拟功能齐全的自动驾驶汽车
• 训练可以识别 43 种不同交通标志的深度学习模型
• 学习使用基本的计算机视觉技术来识别道路上的车道线
• 学习使用 Keras 构建和训练强大的神经网络
• 在最基本的基于感知器的层面上理解神经网络

本课程包括：

• 18 小时 长的随选视频
• 33 篇文章
• 7 个可下载资源
• 在移动设备和电视上观看

要求

• 工作电脑
• 无需经验！

说明

自动驾驶汽车已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。 

深度学习工作在开发领域的薪水最高。这是第一个也是唯一一个实际使用深度学习的课程，并将其应用于构建自动驾驶汽车，这是当今世界上最具颠覆性的技术之一。

与顶级讲师 Rayan Slim 一起在这个有趣而激动人心的课程中学习和掌握深度学习。Rayan 拥有超过 28000 名学生，是一位评价很高且经验丰富的讲师，他遵循“边做边学”的风格来创建这门令人惊叹的课程。

您将从初学者成长为深度学习专家，您的讲师将在屏幕上与您一起逐步完成每项任务。

到课程结束时，您将 构建出完全由深度学习驱动的功能齐全的自动驾驶汽车。 这种强大的模拟甚至会给最资深的开发人员留下深刻印象，并确保您掌握可以带到 任何项目或公司的神经网络技能。

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。
• 学习训练基于感知器的神经网络以在二元类之间进行分类。
• 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。
• Master Keras，一个用 Python 编写的强大的神经网络库。
• 建造并训练功能齐全的自动驾驶汽车自行驾驶！

无需经验。本课程旨在让没有编程/数学经验的学生成为有成就的深度学习开发人员。

本课程还附带所有源代码和问答区的友好支持。

此课程面向哪些人：

• 任何对深度学习和自动驾驶汽车感兴趣的人
• 任何想要过渡到人工智能领域的人（无论技能水平如何）
• 有兴趣从事一些最前沿技术的企业家
• 欢迎所有技能水平！