Публикации по теме 'self-driving-cars'


Курс по созданию автомобилей для самостоятельного вождения №6 - Нейронные сети (часть 3)
Курс по созданию автомобилей для самостоятельного вождения №6 - Нейронные сети (часть 3) Добро пожаловать на курс по самоуправлению , часть 6. Я надеюсь, что теперь мы понимаем терминологию, используемую при построении нейронных сетей. Если вы еще не читали, можете посетить часть 1 и часть 2 . В этом разделе мы рассмотрим, как создавать эти нелинейные модели или нейронные сети и как работают эти глубокие нейронные сети. Этот раздел будет сложным с математикой и станет..
Когда ИИ контролирует управление самоуправляемыми автомобилями, возникает изобилие сложностей
Доктор Лэнс Элиот, AI Insider [Ред. Примечание. Для читателей, интересующихся текущими бизнес-анализами появления беспилотных автомобилей доктора Элиота, см. Его онлайн-колонку в Forbes: https://forbes.com/sites/lanceeliot/ ] Что лучше: ведущая нога на тормозах и легкая нога на газе или ведущая нога на газе и легкая нога на тормозах? Тяжело сказать. Если вы пытаетесь выехать на автостраду, вам обычно нужно вдвое нажать на педаль газа и убедиться, что вы входите в движение на..
Проект клонирования поведения: 147 строк кода для автономного вождения автомобиля по трассе в…
Обзор Это третий проект наностепени Udacity's Self Driving Car, в рамках которого машина собирается почти ездить по трассе. Я использовал модифицированную архитектуру NVIDIA и различные методы увеличения данных для обучения модели. Наконец, требуется всего 147 строк кода для обучения модели автономному движению транспортного средства по трассе в симуляторе. Ресурс Посетите репозиторий github , чтобы увидеть полный код. Если вы хотите увидеть реальное применение проекта..
Повышение эффективности техники глубокого обучения на основе дополнений с использованием данных Udacity
В предыдущем посте мы увидели, как использовать методы дополнения, чтобы научить нейронную сеть глубокого обучения управлять автомобилем в симуляторе вождения. Данные для предыдущего поста были получены мной, когда я водил машину по симулятору. После того, как я закончил проект, Udacity опубликовал дополнительные данные. В этом посте мы повторно обучим ту же модель, используя данные Udacity, чтобы проверить, была ли модель, которую мы разработали ранее, чувствительна к входным данным, или..
Обнаружение края оператором Собеля
Обнаружение краев — это метод определения разрывов в изображениях уровня серого. Процесс обнаружения краев включает в себя обнаружение острых краев на изображении и создание на выходе бинарного изображения. Обычно мы рисуем белые линии на черном фоне, чтобы обозначить эти края. Мы можем думать об обнаружении краев как об операции фильтра верхних частот. Фильтр верхних частот пропускает высокочастотный контент и блокирует низкочастотный контент. Края — это высокочастотный контент. При..
Самоуправляемые автомобили с искусственным интеллектом все еще борются с перебежчиками
Доктор Лэнс Элиот, AI Insider [Ред. Примечание. Для читателей, интересующихся текущими бизнес-анализами появления беспилотных автомобилей доктора Элиота, см. Его онлайн-колонку в Forbes: https://forbes.com/sites/lanceeliot/ ] Будучи из Калифорнии, я помню, как однажды я посетил Нью-Йорк (NYC) и совершил ошибку, взяв напрокат машину, чтобы обойти знаменитый мегаполис. Я полагал, что поездка на машине по проспектам и улицам даст мне хорошее представление о том, как устроен никогда..
Еще одна автокатастрофа, еще один урок разработки искусственного интеллекта
Чему можно научиться из автокатастрофы Uber в качестве специалиста по данным На самом деле авария произошла около полутора лет назад, она произошла с беспилотным автомобилем Uber и унесла жизнь одной женщины. Это серьезное напоминание сообществу ИИ о том, что выполняемая работа имеет большой вес, иногда даже жизнь других людей. Вспышка произошедшего Эта страшная авария произошла поздно ночью 19 марта 2018 года. Беспилотный автомобиль Uber, работавший в автономном режиме с..