 課程名稱 |
【竹科管理局補助講座】深度學習模型於自駕車的應用 |
| 課程內容 |
1.自動駕駛車概要與自駕車用感測器介紹 本課程將由介紹自駕車概觀、定義、以及所需要之軟硬體架構切入。 2.機器學習、深度學習、電腦視覺、深度增強式學習之基本概念 介紹基於深度學習之機器學習與深度學習基本概念，包含神經網路架構、訓練方法介紹、訓練資料集之收集，與資料準備、有效訓練神經網路之概念等。 3.自動駕駛車與深度學習如何連結之概念 Robot Operation System (ROS) 為一個開源且廣泛用於各式機器人平台之軟體，用以連接各硬體部件以及軟體部件，扮演連接與訊息傳遞之功能，並有廣大的開發者社群，提供各式開源應用程式。 4.平行計算應用於自動駕駛車之概要 在自駕車的系統中，由於必須運行多種深度神經網路，因此強大的運算元件 (包含多個中央處理器CPU以及圖形處理器GPU) 常需搭載於自駕車上，以提供實時 (Real-Time) 之運算能力。 5.結合數位雙生 (Digital Twin) 於自駕車開發流程 數位雙生為近幾年來興起之新興概念，其宗旨為在虛擬世界建立真實世界之對應虛擬模型，並藉由虛擬模型，模擬自駕車在真實場域中可能發生之各種狀況之技術。 |
| 先修課程 |
| 上課日期 | 上課時段 | 授課老師 | 報名截止日 | 上課地點 | 報名 | 課程費用 |
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| 20231103-20231103 | 週五，13:30-16:30 | 自強基金會專業講師 | 20231101 | 清華大學第四綜合大樓 | 報名已截止 | 300 |