Visão Geral

Este curso aborda AI (com ênfase em Machine Learning e Deep Learning) na indústria automotiva. Ajuda a determinar qual tecnologia pode ser (potencialmente) usada em várias situações em um carro: desde automação simples, reconhecimento de imagem até tomada de decisão autônoma.

Pre-Requisitos

Os participantes devem ter experiência em programação (qualquer linguagem) e formação em engenharia, mas não são obrigados a escrever nenhum código durante o curso.

Materiais

Conteúdo Programatico

Current state of the technology

• What is used
• What may be potentially used

Rules based AI 

• Simplifying decision

Machine Learning 

• Classification
• Clustering
• Neural Networks
• Types of Neural Networks
• Presentation of working examples and discussion

Deep Learning

• Basic vocabulary 
• When to use Deep Learning, when not to
• Estimating computational resources and cost
• Very short theoretical background to Deep Neural Networks

Deep Learning in practice (mainly using TensorFlow)

• Preparing Data
• Choosing loss function
• Choosing appropriate type on neural network
• Accuracy vs speed and resources
• Training neural network
• Measuring efficiency and error

Sample usage

• Anomaly detection
• Image recognition
• ADAS