خودروهای خودران: یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در پایتون - یودمی

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.

آنچه دانشجویان یاد می‌گیرند

• 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.

  مزایا و فرصت‌های شغلی

  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.

    پیش‌نیازها

    • 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.

      سرفصل‌های دوره

      • 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.

        مثال‌های عملی و نکات کلیدی

        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.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.