Certificate in Deep Learning in Automotive
-- ViewingNowThe Certificate in Deep Learning in Automotive is a comprehensive course designed to equip learners with essential skills in deep learning techniques and their applications in the automotive industry. This program emphasizes the importance of AI-powered technologies in modern automotive systems, covering topics such as autonomous vehicles, advanced driver-assistance systems (ADAS), and predictive maintenance.
2٬453+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Fundamentals of Deep Learning: Introduction to neural networks, backpropagation, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and long short-term memory (LSTM) networks.
• Computer Vision in Autonomous Vehicles: Object detection, image segmentation, and lane detection using deep learning techniques.
• Natural Language Processing (NLP) for Autonomous Vehicles: Sentiment analysis, speech recognition, and text-to-speech conversion for in-car infotainment systems.
• Deep Reinforcement Learning for Autonomous Vehicles: Q-learning, deep Q-networks (DQNs), and policy gradients for autonomous decision-making.
• Automotive Sensor Fusion with Deep Learning: Integration of data from cameras, lidar, radar, and ultrasonic sensors using deep learning techniques.
• Generative Models for Autonomous Vehicles: Generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs) for data augmentation and anomaly detection.
• Ethics and Safety in Deep Learning for Autonomous Vehicles: Bias mitigation, fairness, transparency, and safety considerations for deep learning in autonomous vehicles.
• Deep Learning Hardware and Software Architectures for Autonomous Vehicles: GPU acceleration, TensorFlow, PyTorch, and other deep learning frameworks for autonomous vehicle applications.
• Deploying Deep Learning Models in Autonomous Vehicles: Model compression, quantization, and deployment strategies for real-time autonomous vehicle applications.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية