Публикации по теме 'autonomous-vehicles'


Как автономные автомобили учатся видеть
Видение — это чувство настолько естественное для многих из нас, что легко принять как должное его сложность. Наши глаза — это не просто камеры, снимающие мир: мы полагаемся на врожденную способность интерполировать недостающие части, различать людей и объекты, различать отдельные предметы, определять расстояния и обнаруживать движение. Эти способности работают в тандеме с нашими знаниями и полученным опытом, чтобы интерпретировать то, что мы видим, и определять соответствующие реакции..
Автомобильные войны
Настоящая проблема тележки Примечание автора. Первоначально этот рассказ был написан по заказу Колледжа Дикина как часть курса по этике искусственного интеллекта. с тех пор они сняли его. Это его новый дом. Документальный анализ проблем, изложенных здесь, см. в моей колонке Guardian на эту тему. Вот аудиоверсия . 1. Нулевая терпимость
Игра окончена: Tesla FSD beta 11.3 убивает!
Бета-версия Tesla полного самостоятельного вождения (FSD) версии 11.3 вышла на второй неделе марта 2023 года. . и это убедительно. Вот все, что вам нужно знать. Конечно, потребуется несколько обновлений подпунктов, это 11.3.1, первая версия 11.3, выходящая за рамки сотрудников. ( РЕДАКТИРОВАТЬ: теперь у нас есть еще лучшая версия 11.3.4 ). Но это достаточно прочно, я называю это. ИМО: FSD решен. Да, я сказал это. Я имею в виду, что результаты настолько многообещающие, что я не..
День 7–9. Мой путь к тому, чтобы научиться превращать свою машину в беспилотный автомобиль.
День 7–9 — 05–07 декабря 2020 г. — Итоги Несколько дней назад я закончил модуль поиска дорожек и сегодня я кратко объясню в этом посте, о чем он был, и поделюсь некоторыми своими мыслями по теме. Прогресс Я попытаюсь перечислить необходимые шаги на высоком уровне и максимально подробно описать наиболее важные из них. Я должен начать с того, что для этого модуля, а возможно, и для последующих, библиотеки, которые я буду использовать, — это NumPy и OpenCV. NumPy позволяет выполнять..
Самоуправляемые автомобили с искусственным интеллектом могут превратиться из желанных в местных условиях в NIMBY
Доктор Лэнс Элиот, AI Insider [Ред. Примечание. Читателям, интересующимся текущим бизнес-анализом доктора Элиота о появлении беспилотных автомобилей, см. его онлайн-колонку Forbes: https://forbes.com/sites/lanceeliot/ ] НИМБИ. Вы, вероятно, слышали или видели эту аббревиатуру раньше. Не на моем заднем дворе (НИМБИ). Это то, что говорят некоторые люди, когда есть что-то, что они считают неблагоприятным, что потенциально может находиться рядом с ними. Часто люди указывают,..
Урок 37 — Машинное обучение: введение в обучение с подкреплением (интуиция)
На этом уроке мы познакомимся с Обучением с подкреплением (RL) , подобластью машинного обучения, ориентированной на обучение агентов принятию решений путем взаимодействия с окружающей средой. Мы создадим интуицию вокруг ключевых концепций и приложений RL. Интуиция: обучение с подкреплением основано на том, как люди и животные учатся методом проб и ошибок. В RL агент учится принимать решения, совершая действия в среде, наблюдая за результатами и получая обратную связь в виде..
Автономный симулятор грузовика с PyTorch
Это продолжение предыдущего поста , где я делаю полное пошаговое руководство по созданию автономного симулятора грузовика с использованием fast.ai, но в конечном итоге эти методы могут работать в любом случае, когда вам нужно настроить предварительно обученные модели или разработать модели, которые позволяют прогнозировать ограничивающие рамки и классы вместе. Теперь моя цель - пройтись по некоторым техническим аспектам процессов обучения и логического вывода и объяснить детали того, как..