Now Loading...

Now Loading...

Deep Learning 実践編 自動運転システム構築エンジニアリング

画像の取得や水増しからアルゴリズム構築、実行まで、オンラインシミュレーターにより自動運転システム構築における一連のプロセスを体感しながら学ぶ、ディープラーニングの知識・スキルを実践するために最適なプログラムです。自社開発のオンラインシミュレーターとGPU利用環境で学ぶ短期実践コースと、Udacityと連携したフルコースに分かれています。ご関心ある方はお問い合わせください。

プロダクション

コースの特徴

  • ディープラーニングの実践

    画像の取得や水増しからアルゴリズム構築、実行まで、これまでに学んだディープラーニングの知識・スキルを実践するための一連のフローを学ぶことが可能です。

  • オンラインシミュレーターによる体験学習

    「AI Quest」*でも活用された自社開発のオンラインシミュレーターを用いて、実際にシミュレーター上で自らの車を動かしながら、自動運転の実践までを体感していただくことが可能です。

  • クラウドGPU環境

    独自開発のクラウド学習環境上でGPUのオン/オフが可能。自社のPCにインストールすることなく、大量のデータを用いたディープラーニングの実践が可能です。

  • 貴社のニーズにカスタマイズ

    オンラインシミュレーターを用いた短期実践コースから、世界最先端のオンライン実践教材であるUdacity「Self Driving Car Engineer」修了を目指すコースまで、貴社のニーズにカスタマイズしてご提供します。

*「AI Quest」とは、経済産業省が主導する「課題解決型AI人材」育成に向けたプロジェクトです。zero to oneは2019年度「AI Quest」調査事業の事業者として教材開発と実証事業運用への参画を行いました。

https://zero2one.jp/news/news-release-aiquest

コースシラバス

*こちらのシラバスは提供できる内容の一例です。具体的な内容についてはお問い合わせください。

Step1 イントロダクション

Step2 ディープラーニング

  • Section1. ニューラルネットワーク
  • Section2. ロジスティック回帰
  • Section3. 正規化
  • Section4. CNN
  • Section5. Keras
  • Section6. 転移学習

Step3 コンピュータービジョン

  • Section1. カメラ
  • Section2. レーン検出
  • Section3. サポートベクトルマシーン
  • Section4. ディープニューラルネットワーク
  • Section5. 車両追跡

Step4 センサーフュージョン

  • Section1. センサー
  • Section2. カルマンフィルター
  • Section3. UKF

Step5 ローカライゼーション

  • Section1. ローカライゼーション概要
  • Section2. マルコブ・ローカライゼーション
  • Section3. モーション・モデル
  • Section4. パーティクル・フィルタ

Step6 コントロール

  • Section1. PIDコントロール
  • Section2. 車両モデル
  • Section3. MPC

Step7 パスプラニング

  • Section1. サーチ
  • Section2. 予測
  • Section3. 行動計画
  • Section4. 軌道生成

Step8 ディープラーニング応用


コース詳細

コース概要

本コースは法人向けのご提供のみです。
自社開発のオンラインシミュレーターを用いた短期実践コースから、世界最先端のオンライン実践教材であるUdacity「Self Driving Car Engineer」修了を目指すコースまで、貴社のニーズにカスタマイズしてご提供します。具体的な内容については、お問い合わせください。