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Plan du cours
État actuel de la technologie
- Ce qui est utilisé
- Ce qui pourrait être utilisé
IA basée sur des règles
- Simplifier la décision
Machine Learning
- Classification
- Regroupement
- Neural Networks
- Types de Neural Networks
- Présentation d'exemples de travail et discussion
Deep Learning
- Vocabulaire de base
- Quand utiliser Deep Learning, quand ne pas utiliser
- Estimation des ressources informatiques et des coûts
- Contexte théorique très court pour Deep Neural Networks
Deep Learning en pratique (principalement à l'aide de TensorFlow)
- Préparation des données
- Choix de la fonction de perte
- Choix du type de réseau neuronal approprié
- Précision vs vitesse et ressources
- Formation du réseau neuronal
- Mesure de l'efficacité et de l'erreur
Utilisation d'échantillons
- Détection d'anomalies
- Reconnaissance d'images
- ADAS
Pré requis
Les participants doivent avoir une expérience de la programmation (tout langage) et une formation d'ingénieur, mais ne sont pas tenus d'écrire du code pendant le cours.
14 heures
Nos Clients témoignent (1)
Une représentation réaliste des connaissances représentant les méthodes utilisées par les spécialistes AUTOSAR dans l'industrie automobile.
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Formation - Autosar Introduction – Technology Overview
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