¿Qué voy aprender?

  • Detectar automáticamente las marcas de los carriles en las imágenes

  • Detectar coches y peatones usando un clasificador entrenado y con SVM

  • Clasificar las señales de tráfico usando Redes Neuronales Convolucionales

  • Identificar otros vehículos en las imágenes utilizando la coincidencia de plantillas

  • Construir redes neuronales profundas con Tensorflow y Keras

  • Analizar y visualizar los datos con Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn

  • Procesar los datos de la imagen usando OpenCV

  • Calibrar las cámaras en Python, corrigiendo la distorsión

  • Nitidez y desenfoque de las imágenes con la convolución

  • Detectar los bordes en las imágenes con Sobel, Laplace y Canny

  • Transformar las imágenes a través de la traslación, rotación, redimensionamiento y transformación de la perspectiva

  • Extraer las características de la imagen con el HOG

  • Detecte las esquinas de los objetos con Harris

  • Clasificar los datos con técnicas de aprendizaje de la máquina, incluyendo regresión, árboles de decisión, Bayes ingenuos y SVM

  • Clasificar los datos con redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo


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¿A quién está dirigido?

  • Ingenieros de software interesados en aprender los algoritmos que impulsan los autos autoconductores.

Requisitos

  • PC Windows, Mac o Linux con al menos 3 GB de espacio libre en el disco.

  • Alguna experiencia previa en programación.


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Descripción del curso

La industria automotriz está experimentando un cambio de paradigma, pasando de los vehículos convencionales impulsados por el hombre a los vehículos impulsados por la inteligencia artificial. Los vehículos autoconductores ofrecen una solución segura, eficiente y rentable que redefinirá drásticamente el futuro de la movilidad humana.

Se espera que los vehículos autoconductores salven más de medio millón de vidas y generen enormes oportunidades económicas que superen el billón de dólares para el año 2035. La industria automotriz está en una búsqueda de miles de millones de dólares para desplegar los vehículos más avanzados tecnológicamente en la carretera.

A medida que el mundo avanza hacia un futuro sin conductor, la necesidad de ingenieros e investigadores experimentados en este nuevo campo emergente nunca ha sido más crucial.

El propósito de este curso es proporcionar a los estudiantes conocimientos sobre aspectos clave del diseño y desarrollo de vehículos de autoconducción. El curso proporciona a los estudiantes experiencia práctica en diversos conceptos de los vehículos de autoconducción, como el aprendizaje de las máquinas y la visión por computadora.

Se presentarán conceptos como la detección de carriles, la clasificación de señales de tráfico, la detección de vehículos/objetos, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. El curso está dirigido a los estudiantes que deseen adquirir una comprensión fundamental del control de los vehículos de autoconducción. Se recomiendan conocimientos básicos de programación.

Los estudiantes que se inscriban en este curso de auto-conducción dominarán las tecnologías de los coches sin conductor que van a remodelar el futuro del transporte.


Las herramientas y algoritmos que cubriremos incluyen:

  • OpenCV

  • Aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales

  • Redes neuronales convolucionales

  • Coincidencia de plantillas

  • Extracción de características del HOG

  • SIFT, SURF, FAST y ORB

  • Tensorflow y Keras

  • Regresión lineal y regresión logística

  • Árboles de decisión

  • Máquinas vectoriales de apoyo

  • Bayes ingenuo (Naive Bayes)

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Reseñas

Valoraciones
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