Stranice predmeta

Duboko učenje pripada domenu veštačke inteligencije i mašinskog učenja. Klasifikacija slika, prepoznavanje govora, medicinska dijagnostika, kontrola funkcija robota i vozila su samo neki od primera primene dubokog učenja i veštačkih neuralnih mreža. U ovom predmetu iznosimo sledeće detalje: • Kontrolna petlja i nivoi automatizacije vozila. • Senzori, računarske platforme i aktuatori u vozilima. Umreženost vozila. • Arhitektura obrade u autnomnim vozilima. • Uvod u mašinsko učenje i njegova veza sa dubokim učenjem. • Arhitekture veštačkih neuralnih mreža poput direktnih, konvolucionih i rekurentnih, kao i njihove primene. • Metode učenja sa i bez nadgledanjem, kao i specifične iterativne adaptacije tokom treninga. Metode optimizizacije hiperparametara ka uspešnijoj konvergenciji tokom treninga. • Učenje sa pojačanjem. • Primene u autonomnim vozilima, kako konvolucionih tako i rekurentnih mreža u mogućim kombinacijama sa konvencionalnim metodama. Proučavanje konkretnih rešenja. • Primene za prepoznavanje objekata u saobraćaju, saobraćajne signalizacije, predviđanje putanja, fuzija raznorodnih senzora (kamera, lidara, radara...). Blisko usklađeno sa predavačkim delom, računarske vežbe koristiće Python i TensorFlow kao programsku platformu, kao i fizičku višeprocesorsku platformu koja je namenjena vozilima i transportnim sistemima.