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Python人工智能
在Unity中使用Python卷积神经网络算法制作自动驾驶
324
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(0人评价)
在Unity中使用Python卷积神经网络算法制作自动驾驶
制作完成与2020.11.3
价格
¥
288.00
学习有效期
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该课程属于
Python人工智能 - A计划(永久有效期)
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介绍
目录
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500 - 创建Unity场景
全部任务
000 - 课程演示
100 - 课程介绍
101 - 机器学习思路
102 - 学习的输入和输出
103 - 学习得出的映射关系
104 - 判断映射的好坏
105 - 整体学习过程
106 - 将其映射到人工智能上
200 - 模型 - 卷积神经网...
201 - 模拟人类视野感知的卷...
202 - 卷积与高阶特征信息
203 - 1 - 环境的准备
203 - 2 - 创建项目按照...
203 - 3 - 卷积代码思路
203 - 4 - 查看图片
203 - 5 - 彩色图片如何...
203 - 6 - 一次一次的卷...
203 - 7 - 卷积输出的维...
203 - 8 - 矩阵乘法和普...
203 - 9 - 选择数据计算
203 - 10 - 如何选择需...
203 - 11 - 卷积的计算
203 - 12 - 不同的卷积...
203 - 13 - 查看CSD...
204 - 激活函数与激活
205 - 为什么需要激活
206 - 池化
207 - 人工智能数学思想
208 - 查看损失函数
209 - 完成人工智能的理论部...
300 - 导入数据
301 - 项目的步骤
302 - 书写CNN类
303 - 模型的损失值
304 - 模型的输入的维度
305 - OpenCV读取图片
306 - Walk函数
307 - 图片重置大小
308 - 读取数据
309 - 实现网络
310 - 网络最后的决策
311 - 拉平处理
312 - 映射为概率
313 - 相加等于1
314 - 卷积代码
315 - 手绘卷积
316 - 卷积API
317 - 三维卷积中缺失的一个...
318 - 激活的API
319 - 池化的API
320 - 再次卷积
321 - 激活与池化
322 - 拉平操作
323 - 转换中间过渡神经元
324 - Softmax函数
325 - 得到模型的损失添加模...
326 - 得到模型的损失函数
327 - 模型参数初始化
328 - 完成初步的模型
329 - 增加模型的准确率
330 - Argmax代码
331 - 完成计算模型的准确率
332 - 调节一些网络参数
333 - 批归一化
334 - 增加模型的能力
335 - 模拟高考
336 - 查看模型在训练集合上...
337 - 模型的恢复
338 - 完成模型的保存与恢复
339 - 模型的可视化
340 - 完成模型的可视化
400 - 接下来要做的一些事情
401 - 模型的恢复
402 - 获取模型的Tenso...
403 - 完成Eval脚本的书...
404 - 对CNN模型修改名字
405 - 发现预测的问题
406 - 打乱索引
407 - 完成模型随机打乱训练
408 - 预测所有的数据
409 - 分析预测的结果
410 - 完成单个图片的预测
500 - 创建Unity场景
501 - 导入场景制作交通灯
502 - 完成交通灯
503 - 实现车的移动
504 - 给车增加视野看交通灯
505 - 如何将Texture...
506 - 如何将Texture...
507 - 拿到PNG图片
508 - 如何再Unity中运...
509 - 每一帧调用Pytho...
510 - 定位Python代码...
511 - 完成运行Python...
512 - 判断交通信号灯
513 - 交通灯的自动变化
514 - 设置Material
515 - 设置红绿灯的时间间隔
516 - 解决红灯停止的问题
517 - 完成根据交通灯让车辆...
518 - 给Python学员再...
519 - 简单总结一下
520 - 简单总结一下_2
521 - 完成案例
001 - 课程演示
traffic_signal_r...
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