دورهٔ خودروهای خودران: یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در پایتون در پلتفرم یودمی برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند در مرز فناوری‌های نوین حرکت کرده و مفاهیم یادگیری عمیق و بینایی ماشین را در پروژه‌های واقعی خودروهای خودران به کار ببرند. با تمرکز بر ابزارهای متن‌باز پایتون و فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و OpenCV، این دوره شما را از مبانی مقدماتی تا پیاده‌سازی کامل یک سیستم تشخیص مسیر، تشخیص عابر پیاده و جلوگیری از تصادف راهنمایی می‌کند. در پایان این دوره، توانایی طراحی و پیاده‌سازی ماژول‌های پیچیدهٔ بینایی کامپیوتری را در خودروهای خودران خواهید داشت.

• مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) با تمرکز بر کاربرد در بینایی ماشین.
• پیاده‌سازی انواع مدل‌های تشخیص شی (Object Detection) نظیر YOLO و SSD جهت شناسایی موانع و علائم ترافیکی.
• طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN/LSTM) برای پیش‌بینی مسیرهای حرکتی.
• پردازش تصاویر و ویدیو در زمان واقعی با استفاده از OpenCV و PyTorch.
• کار با داده‌های سنسورهای لیزری (LiDAR) و ادغام چندمنظوره (Sensor Fusion).
• بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها، افزایش دقت و کاهش زمان اجرای پیش‌بینی.

هر یک از این مهارت‌ها با پروژه‌های گام‌به‌گام همراه است تا شما به صورت عملی با چالش‌های واقعی صنعت خودروهای خودران آشنا شوید.

با اتمام این دوره می‌توانید در زمینه‌های زیر فعالیت کنید:

• توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های رانندگی خودکار در شرکت‌های خودروسازی و استارتاپ‌های فناوری.
• پژوهش در حوزهٔ بینایی کامپیوتری و هوش مصنوعی در مراکز تحقیقاتی و دانشگاهی.
• طراحی الگوریتم‌های تشخیص عابر پیاده، چراغ‌قرمز و تابلوهای راهنمایی و رانندگی.
• توسعه نرم‌افزار برای سیستم‌های رانندگی خودران سطح ۳ تا ۵.
• مهارت‌های لازم برای ارائه مشاوره در پروژه‌های بین‌المللی اتوماسیون حمل‌ونقل.

آشنایی با این فناوری‌ها شما را تبدیل به یک نیروی ارزشمند در بازار کار آینده می‌سازد و پتانسیل رشد شغلی قابل توجهی در اختیار شما قرار می‌دهد.

• آشنایی پایه با زبان پایتون (متغیرها، لیست‌ها، توابع).
• مفاهیم اولیه ریاضیات: جبر خطی، احتمالات و آمار.
• درک کلی از پردازش تصویر (تبدیل فوریه، فیلترها).
• نصب و راه‌اندازی Anaconda یا محیط مجازی مشابه.
• دسترسی به کارت گرافیک (GPU) برای تسریع فرآیند آموزش مدل‌ها (اختیاری اما توصیه‌شده).

در صورت نداشتن برخی پیش‌نیازها، کارگاه‌های جانبی و منابع تکمیلی در بخش منابع دوره قرار داده شده است تا بتوانید با سرعت مناسب پیش بروید.

• بخش 1: مقدمه‌ای بر خودروهای خودران و معماری سیستم‌های بینایی ماشین
• بخش 2: آشنایی با TensorFlow و پیاده‌سازی شبکه‌های CNN برای تشخیص اشیاء
• بخش 3: کاربرد OpenCV در پردازش تصاویر و استخراج ویژگی
• بخش 4: آموزش YOLO و SSD برای شناسایی علائم و افراد
• بخش 5: ادغام داده‌های LiDAR و دوربین با تکنیک‌های Sensor Fusion
• بخش 6: مقدمه‌ای بر شبکه‌های RNN/LSTM و پیش‌بینی مسیر حرکت
• بخش 7: بهینه‌سازی و کمینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در زمان اجرا
• بخش 8: پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک ماژول کامل تشخیص موانع

هر بخش شامل ویدیوهای آموزشی، تمرینات کدنویسی و فایل‌های آماده برای آزمایش است.

در این دوره چند مثال عملی زیر را خواهید دید:

• تشخیص خطوط مسیر و نگه‌داشتن خودرو در وسط جاده با استفاده از الگوریتم تبدیل هاگ.
• شناسایی عابر پیاده و تخمین فاصله تا آنان با پردازش عمق تصویر.
• تعقیب خودرو جلویی با کمک شبکه‌های عصبی و سنسور فیوژن.
• پیش‌بینی سرعت مناسب بر اساس شرایط جاده‌ای و شلوغی محیط.

نکات کلیدی:

• انتخاب اندازه مناسب Batch Size برای تعادل بین دقت و سرعت.
• استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation برای افزایش عمومیت مدل.
• اعمال Transfer Learning برای بهره‌وری از مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده.
• بهینه‌سازی شبکه با Quantization و Pruning برای اجرا روی سخت‌افزارهای نه‌چندان قدرتمند.

با به‌کارگیری این مثال‌ها و نکات، شما می‌توانید دانش تئوری را در پروژه‌های واقعی به‌سرعت به اجرا درآورید و تجربه عملی ارزشمندی کسب کنید.