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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程目標
掌握無人駕駛算法端：感知，識別，檢測，路徑規劃，決策等知識。了解軟硬件嘗試，了解高精度地圖等知識
適用人群
對自動駕駛感興趣的客戶
課程簡介
本課程詳細講解無人駕駛定位導航、感知、決策與控制等算法，深度學習在無人駕駛中的應用，無人駕駛系統軟件和硬件平臺，無人駕駛安全及無人駕駛云平臺等多個主要技術點。課程首先會講解到光學雷達、GPS及慣性傳感器等應用，然后講解AI領域的計算機視覺、卷積神經網絡、增強學習在無人駕駛的應用，其次會講解無人駕駛的規劃與控制和ROS系統，最后講解基于Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平臺以及無人駕駛中的高精度地圖等信息。

第1章光學雷達在無人駕駛技術中應用
1-1光學雷達在無人駕駛技術中應用
第2章GPS及慣性傳感器在無人駕駛的應用
2-1GPS及慣性傳感器在無人駕駛的應用
第3章基于計算機視覺的無人駕駛感知系統
3-1基于計算機視覺的無人駕駛感知系統
第4章卷積神經網絡在無人駕駛應用
4-1卷積神經網絡在無人駕駛應用
第5章強化學習在無人駕駛中的應用
5-1強化學習在無人駕駛中的應用
第6章無人駕駛的規劃與控制
6-1無人駕駛的規劃與控制
第7章基于ROS的無人駕駛系統
7-1基于ROS的無人駕駛系統
第8章基于Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平臺
8-1基于Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平臺
第9章無人駕駛的高精度地圖
第10章：強化學習、貝葉斯網，馬爾可夫講解
第11章：案例講解