The Complete Self-Driving Car Course - Applied Deep Learning
Learn to use Deep Learning, Computer Vision and Machine Learning techniques to Build an Autonomous Car with Python
Learn to use Deep Learning, Computer Vision and Machine Learning techniques to Build an Autonomous Car with Python
Self-driving cars have rapidly become one of the most transformative technologies to emerge. Fuelled by Deep Learning algorithms, they are continuously driving our society forward and creating new opportunities in the mobility sector.
Deep Learning jobs command some of the highest salaries in the development world. This is the first, and only course which makes practical use of Deep Learning, and applies it to building a self-driving car, one of the most disruptive technologies in the world today.
Learn & Master Deep Learning in this fun and exciting course with top instructor Rayan Slim. With over 28000 students, Rayan is a highly rated and experienced instructor who has followed a "learn by doing" style to create this amazing course.
You'll go from beginner to Deep Learning expert and your instructor will complete each task with you step by step on screen.
By the end of the course, you will have built a fully functional self-driving car fuelled entirely by Deep Learning. This powerful simulation will impress even the most senior developers and ensure you have hands on skills in neural networks that you can bring to any project or company.
This course will show you how to:
Use Computer Vision techniques via OpenCV to identify lane lines for a self-driving car.
Learn to train a Perceptron-based Neural Network to classify between binary classes.
Learn to train Convolutional Neural Networks to identify between various traffic signs.
Train Deep Neural Networks to fit complex datasets.
Master Keras, a power Neural Network library written in Python.
Build and train a fully functional self driving car to drive on its own!
No experience required. This course is designed to take students with no programming/mathematics experience to accomplished Deep Learning developers.
This course also comes with all the source code and friendly support in the Q&A area.
FAQ area empty
Image needed for the next lesson
Xem trướcLoading Image
Save your file before running!
Xem trướcGrayscale Conversion
Xem trướcSmoothening Image
Simple Edge Detection
Xem trướcRegion of Interest
Xem trướcBinary Numbers & Bitwise_and
Line Detection - Hough Transform
Hough Transform II
Optimizing
Resource for upcoming video
Finding Lanes on Video
Numpy.float64 Error (Quick Fix)
Source Code
Part 5 - Conclusion
Overview
Machine Learning
Supervised Learning - Friendly Example
Classification
Linear Model
Perceptrons
Weights
Project - Initial Stages
Sample Code for Initial Stages
Error Function
Sigmoid
Sigmoid Implementation (Code)
Source code
Cross Entropy
Cross Entropy (Code)
Source Code
Gradient Descent
Gradient Descent (Code)
Recap
Source Code
Part 6 - Conclusion
Overview
Collecting Data
Downloading Data
Balancing Data
Training & Validation Split
Preprocessing Images
(Fix for next video)
Defining Nvidia Model
Drive.py code
Can't connect?
Flask & Socket.io
Self Driving Car - Test 1
Fix for simulation not starting
Generator - Augmentation Techniques
Batch Generator
Fit Generator
Final Source Code
Outro
Python Crash Course Part 1 - Data Types
Jupyter Notebooks
Arithmetic Operations
Variables
Numeric Data Types
String Data Types
Booleans
Methods
Lists
Slicing
Membership Operators
Mutability
Mutability II
Common Functions & Methods
Tuples
Sets
Dictionaries
Compound Data Structures
Part 1 - Outro
Part 2 - Control Flow
If, else
Elif
Complex Comparisons
For Loops
For Loops II
While Loops
Break
Part 2 - Outro
Part 3 - Functions
Functions
Scope
Doc Strings
Lambda & Higher Order Functions
Part 3 - Outro
A working computer
No experience required!
Learn to apply Computer Vision and Deep Learning techniques to build automotive-related algorithms
Understand, build and train Convolutional Neural Networks with Keras
Simulate a fully functional Self-Driving Car with Convolutional Neural Networks and Computer Vision
Train a Deep Learning Model that can identify between 43 different Traffic Signs
Learn to use essential Computer Vision techniques to identify lane lines on a road
Learn to build and train powerful Neural Networks with Keras
Understand Neural Networks at the most fundamental perceptron-based level
1.2
1 Student
299 Courses
1253 Reviews
Xin chào các bạn, tôi là Nguyễn Đình Cường, một lập trình viên và giảng viên đam mê công nghệ với hơn 15 năm kinh nghiệm trong ngành công nghiệp phần mềm. Tôi tốt nghiệp từ Bưu Chính Viễn Thông và đã từng làm việc cho một số công ty công nghệ hàng đầu như FPT Software và VinGroup. Với chuyên môn chính là phát triển ứng dụng web, tôi đã làm việc với nhiều công nghệ như HTML, CSS, JavaScript, React cho front-end và Node.js, Express, MongoDB cho back-end. Không chỉ dừng lại ở việc viết mã, tôi còn yêu thích tìm hiểu sâu về thiết kế hệ thống và kiến trúc phần mềm. Tôi tin rằng quá trình học lập trình không chỉ đơn thuần là lý thuyết, mà còn là sự trải nghiệm thực tế và giải quyết vấn đề. Trong các khóa học của mình, tôi cố gắng cung cấp cho học viên những bài giảng thú vị và dễ hiểu, cùng với các bài tập thực hành giúp củng cố kiến thức. Tôi hy vọng rằng qua các khóa học của mình, bạn sẽ không chỉ học được cách viết mã, mà còn phát triển tư duy lập trình và kỹ năng giải quyết vấn đề. Hãy cùng nhau khám phá thế giới lập trình và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại liên hệ với tôi. Tôi rất vui được hỗ trợ bạn trong hành trình học tập của mình!
View Details