主题：机器学习及深度学习在自动驾驶中的应用

时间：本周四（10月18日）晚20:00~21:30

Jerry

贪心科技讲师，美国微软总部和美国亚马逊总部的资深工程师，是人工智能、分布式系统及云计算方面的专家。博士毕业于美国新泽西理工，拥有14年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。在美国博士期间，主要研究NASA（美国航天局）支持的基于人工智能的空间天气预测项目。先后在AI相关会议和杂志上发表过15篇以上的论文。

贪心科技（Greedy Tech）是国内首家以在线项目式课程为主的自适应教育平台，平台提供最前沿的人工智能项目课程，并与多家知名AI企业合作，提供精准人才推送的服务。

➤分享背景

从计算机系统和软件技术，到互联网技术都着重于在信息的数字化、信息保存、传递和搜索，相关的应用都是在虚拟世界中的符号处理，包括打败世界冠军的AlphaGo也是。自动驾驶或者高级辅助驾驶(ADAS)把计算机技术带到了一个全新的领域，用于和真实的人类物理世界相互。这些用于自动驾驶技术将来一定会在柔性制造工业4.0和我们普通的日常生活中大方光彩。在这一次分享中，嘉宾会通过几个案例分享自动驾驶技术：交通指示牌识别、方向盘方向预测，通过介绍和比对传统的机器学习和基于深度学习的技术，了解深度学习在自动驾驶中的应用。

➤分享大纲

1.   自动驾驶中的指示牌识别（Traffic Sign Recognition）

• 指示牌识别的挑战

• 如何从摄像头的画面中定位交通指示牌（ImageSegmentation）

• 如何识别交通指示牌（Image Classification）

• 数据增强等预处理技术

2.   自动驾驶中的方向盘转动方向预测（ Steering Prediction）

• 问题的目标和难点

• 传统的方案：道路检测、车辆检测

• 基于深度学习的端到端学习

• 怎么处理数据不平衡

• 传统模型和端到端模型的比较

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