从机器学习到无人驾驶-绘画摄影-文化科教-太极之巅书单号

书刊介绍

《从机器学习到无人驾驶》内容简介

本书以机器学习为出发点，使用简易的代码讲解机器学习的核心算法（深度神经网络和强化学习），在算法学习的基础上使用增量方法开发包含定位、预测、路径规划和业务控制等一系列自动驾驶模块。本书代码实例涉及自动驾驶的普遍业务方法，可使读者理解自动驾驶背后的设计思想和原理，快速入门自动驾驶的算法和开发流程。本书示例代码丰富，涵盖实际开发中所有的重要知识点，适合无人驾驶从业者、想要学习机器学习和无人驾驶的开发人员阅读，也可用作培训机构和高校相关专业的教学参考书。
宋哲贤，多年互联网和机器学习开发经历，在著名车企从事车辆智能化算法架构研发，对于人工智能应用有较强的实践经验，目前专注于迁移学习的工程化实践。慕课网高级讲师，热爱分享，开发多门人工智能的入门和进阶课程，擅长实例的类比讲解。获得车辆智能化国家专利1项。

作品目录

作者简介
内容简介
致谢
前言
第一篇
机器学习基础
第1章：机器学习与无人驾驶
第2章：TensorFlow基础
第3章：线性回归
第4章：逻辑回归
第二篇
机器学习进阶
第5章：神经网络
第6章：卷积神经网络
第7章：循环神经网络
第8章：强化学习
第三篇
无人驾驶
第9章：无人驾驶系统
第10章：Cyber基础
第11章：无人驾驶地图技术
第12章：无人驾驶定位技术
第13章：无人驾驶预测技术
第14章：无人驾驶规划策略
第15章：无人驾驶控制策略
附录A
强化学习：贪吃蛇AI完整游戏逻辑代码
附录B
CyberRT系统核心API字典