| 極市線上分享 第34期 |
➤活動信息
主題：機器學習及深度學習在自動駕駛中的應用
時間：本週四（10月18日）晚20:00~21:30
➤嘉賓信息
Jerry
貪心科技講師，美國微軟總部和美國亞馬遜總部的資深工程師，是人工智能、分佈式系統及雲計算方面的專家。博士畢業於美國新澤西理工，擁有14年人工智能、推薦系統、自然語言處理、數字圖像和視頻處理項目經驗。在美國博士期間，主要研究NASA（美國航天局）支持的基於人工智能的空間天氣預測項目。先後在AI相關會議和雜誌上發表過15篇以上的論文。
貪心科技（Greedy Tech）是國內首家以在線項目式課程爲主的自適應教育平臺，平臺提供最前沿的人工智能項目課程，並與多家知名AI企業合作，提供精準人才推送的服務。
➤分享背景
從計算機系統和軟件技術，到互聯網技術都着重於在信息的數字化、信息保存、傳遞和搜索，相關的應用都是在虛擬世界中的符號處理，包括打敗世界冠軍的AlphaGo也是。自動駕駛或者高級輔助駕駛(ADAS)把計算機技術帶到了一個全新的領域，用於和真實的人類物理世界相互。這些用於自動駕駛技術將來一定會在柔性製造工業4.0和我們普通的日常生活中大方光彩。在這一次分享中，嘉賓會通過幾個案例分享自動駕駛技術：交通指示牌識別、方向盤方向預測，通過介紹和比對傳統的機器學習和基於深度學習的技術，瞭解深度學習在自動駕駛中的應用。
➤分享大綱
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自動駕駛中的指示牌識別（Traffic Sign Recognition）
指示牌識別的挑戰
如何從攝像頭的畫面中定位交通指示牌（ImageSegmentation）
如何識別交通指示牌（Image Classification）
數據增強等預處理技術 -
自動駕駛中的方向盤轉動方向預測（ Steering Prediction）
問題的目標和難點
傳統的方案：道路檢測、車輛檢測
基於深度學習的端到端學習
怎麼處理數據不平衡
傳統模型和端到端模型的比較
➤參與方式
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