对机器学习或自动驾驶汽车（即特斯拉）感兴趣？那么这门课程适合您！

本课程由专业数据科学家、自动驾驶汽车专家设计，旨在分享我的知识并帮助您以简单的方式了解自动驾驶汽车的工作原理。

每个主题分为三个级别：

• 简介：将提出主题，对此的初步直觉
• 实践：实践讲座，我们将边做边学
• [可选] 深入研究：深入数学以充分理解该主题

我们在课程中将使用哪些工具？

• Python：可能是世界上最通用的编程语言，从网站到深度神经网络，一切都可以用Python完成
• Python 库：matplotlib、OpenCV、numpy、scikit-learn、keras……（这些库让 Python 拥有无限的可能性）
• Webots：一个非常强大的模拟器，它免费开源，但可以提供广泛的模拟场景（自动驾驶汽车、无人机、四足动物、机械臂、生产线……）

这门课程适合谁？

• 各级：无需任何基础知识，有一节将教您如何使用 Python 编程
• 数学/逻辑：高中水平就足以理解一切！

部分：

• [可选] Python 部分：如何用 python 编程，以及如何使用基本库
• 计算机视觉：教计算机如何观察，并介绍神经网络的关键概念
• 机器学习：简介、关键概念和道路标志分类
• 防撞：到目前为止我们已经使用了摄像头，在本节中我们了解雷达和激光雷达传感器如何用于自动驾驶汽车，将它们用于防撞、路径规划
  • 帮助我们了解特斯拉和其他汽车制造商的区别，因为特斯拉不使用雷达传感器
• 深度学习：我们将使用我们之前在 CV、ML 和 CA、神经网络介绍、行为克隆中见过的所有概念
• 控制理论：控制系统是将所有工程领域粘合在一起的粘合剂
  • 如果你主要对ML感兴趣，你只能听本节的介绍，但你应该知道最初的神经网络深受CT的影响

我是谁，为什么我有资格谈论自动驾驶汽车？

• 从事自动驾驶摩托车、船舶和汽车工作
• 世界上一些最大的公司
• 超过 8 年的行业经验以及机器人和计算机视觉领域的硕士
• 一直对高效学习感兴趣，并使用了我在本课程中学到的所有技巧