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Course Outline
기술의 현재 상태
- 사용되는 것
- 잠재적으로 사용될 수 있는 것
규칙 기반 AI
- 의사결정 단순화
Machine Learning
- 분류
- 클러스터링
- Neural Networks
- Neural Networks의 종류
- 실제 사례 발표 및 토론
Deep Learning
- 기본 어휘
- Deep Learning을 사용할 때, 사용하지 않을 때
- 컴퓨팅 리소스 및 비용 추정
- Deep에 대한 매우 짧은 이론적 배경 Neural Networks
Deep Learning 실제로 (주로 TensorFlow을 사용함)
- 데이터 준비
- 손실 함수 선택
- 신경망에서 적절한 유형 선택
- 정확성 대 속도 및 리소스
- 신경망 훈련
- 효율성 및 오류 측정
샘플 사용법
- 이상 탐지
- 이미지 인식
- ADAS
Requirements
참가자는 프로그래밍 경험(모든 언어)과 엔지니어링 배경이 있어야 하지만 과정 중에 코드를 작성할 필요는 없습니다.
14 Hours
회원 평가 (1)
자동차 산업의 실제 AUTOSAR 전문가가 사용하는 방법을 나타내는 지식을 실제로 제시합니다.
Bartlomiej - BorgWarner Poland Sp. z o.o.
Course - Autosar Introduction – Technology Overview
Machine Translated