MP4 - Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python

[joomlamz]

Aprendizagem automática e carros autónomos: Bootcamp com Python
Última atualização a 7/2023
Duração: 7h 40m | .MP4 1280x720, 30 fps(r) | AAC, 44100 Hz, 2 canais | 3,7GB
Género: eLearning | Idioma: Inglês


Combine o poder da aprendizagem automática, da aprendizagem profunda e da visão computacional para criar um carro autónomo!

O que aprenderá
Domine a aprendizagem de máquina e o Python
Aprenda a aplicar algoritmos de Machine Learning para desenvolver um carro autónomo de raiz
Perceba porque é que o Deep Learning é uma revolução e use-o para fazer o carro conduzir como um humano (Clonagem Comportamental)
Simule um carro autónomo num ambiente realista utilizando múltiplas técnicas (Visão Computacional, Redes Neurais de Convolução,.)
Crie um forte valor acrescentado ao seu negócio
Introdução suave à aprendizagem automática, onde todos os conceitos-chave são apresentados de forma intuitiva
Codifique redes neuronais convolucionais profundas com Keras (a biblioteca mais popular)
Aprenda a aplicar técnicas de Visão por Computador e Aprendizagem Profunda para construir algoritmos relacionados com o setor automóvel
Perceba como funcionam os carros autónomos (sensores, atuadores, controlo de velocidade,.)
Aprenda a codificar em Python desde o início
Bibliotecas Python: NumPy, Sklearn (Scikit-Learn), Keras, OpenCV, Matplotlib

Requisitos
Qualquer aluno com conhecimentos básicos de física e matemática pode participar (todos os níveis de habilidade são bem-vindos)
Experiência prévia em programação NÃO é necessária
Descrição
Interessado em aprendizagem automática ou carros autónomos (ou seja, Tesla)? Então este curso é para si!
Este curso foi elaborado por um Cientista de Dados profissional, especialista em Veículos Autónomos, com o objetivo de partilhar o meu conhecimento e ajudá-lo a compreender como funcionam os Carros Autónomos de forma simples.
Cada tópico é apresentado em três níveis:
Introdução: será apresentado o tema, intuição inicial sobre o mesmo
Hands-On: aulas práticas onde aprenderemos fazendo
[Opcional] Aprofundamento: aprofundar a matemática para compreender completamente o tema
Que ferramentas utilizaremos no curso?
Python: provavelmente a linguagem de programação mais versátil do mundo, desde sites a redes neuronais profundas, tudo pode ser feito em Python
Bibliotecas Python: matplotlib, OpenCV, numpy, scikit-learn, keras, . (estas bibliotecas tornam as possibilidades do Python ilimitadas)
Webots: um simulador muito poderoso, gratuito e de código aberto, mas que pode fornecer uma vasta gama de cenários de simulação (carros autónomos, drones, quadrúpedes, braços robóticos, linhas de produção, etc.)
Para quem é este curso?
Todos os níveis: não são necessários conhecimentos prévios, existe uma secção que te vai ensinar a programar em Python
Matemática/lógica: O nível secundário é suficiente para compreender tudo!
Secções:
[Opcional] Secções Python: como programar em python e como utilizar bibliotecas essenciais
Visão por Computador: ensina um computador a ver e apresenta conceitos-chave para Redes Neurais
Aprendizagem automática: introdução, conceitos-chave e classificação de sinais de trânsito
Prevenção de colisões: até agora utilizámos câmaras, nesta secção compreendemos como o radar e os sensores lidar são utilizados para carros autónomos, utilizá-los para evitar colisões, planeamento de caminhos
Ajude-nos a compreender a diferença entre a Tesla e outros fabricantes de automóveis, porque é que a Tesla não utiliza sensores de radar
Aprendizagem profunda: utilizaremos todos os conceitos que já vimos anteriormente em CV, em ML e CA, introdução de redes neuronais, Clonagem Comportamental
Teoria de Controlo: os sistemas de controlo são a cola que une todos os campos da engenharia
Se está interessado principalmente em ML, só pode ouvir a introdução desta secção, mas deve saber que as Redes Neurais iniciais foram fortemente influenciadas pela CT
Quem sou eu e porque estou qualificado para falar sobre carros autónomos?
Trabalhou em motos, barcos e carros autónomos
Algumas das maiores empresas do mundo
Mais de 8 anos de experiência na indústria e mestrado em Robótica e CV
Sempre me interessei por uma aprendizagem eficiente e utilizei todas as técnicas que aprendi neste curso
Para quem é este curso:
Em todos os níveis, cada secção está separada em três níveis: Introdução, Prática, Mergulho Profundo
Qualquer estudante que queira fazer a transição para o campo da inteligência artificial
Os empresários com interesse em trabalhar em algumas das tecnologias mais avançadas
Para atualizar ou conseguir um emprego no domínio Automóvel/Ciência de Dados
Qualquer pessoa que queira criar valor acrescentado ao seu negócio utilizando poderosas ferramentas de aprendizagem automática

https://www.udemy.com/course/professional-certificate-in-machine-learning/

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