从机器学习到无人驾驶--聚文网

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编辑推荐

"本书是自动驾驶方面的专著，自动驾驶需要开发人员了解车辆本身的包括运动、机械等方面的基础知识，更需要了解不同传感器的数据微观特征，想要进入此领域的开发人员往往因为系统繁杂而不能很快掌握核心开发技术。本书以机器学习为出发点，给想要进入此领域的初级开发人员搭建了一条从机器学习到无人驾驶的基础学习路径。本书结合近年来发展迅猛的机器学习算法（深度神经网络、强化学习）详细介绍了包含定位、预测、路径规划和车辆控制等一系列自动驾驶模块。全书通过核心代码深入浅出地讲解机器学习的核心算法，通过实例分析代码本身的逻辑关系以及自动驾驶背后的设计思想和原理，利用开源机器学习和无人驾驶系统架构作为学习的背景蓝图，代码实例涉及自动驾驶的普遍业务方法，力图使读者能够通过实际操作快速入门和理解自动驾驶的算法和开发流程。本书主要面向希望从事人工智能和智能驾驶工作的学生和工程师朋友。"

内容简介

《从机器学习到无人驾驶》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。该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。
《从机器学习到无人驾驶》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。

作者简介

宋哲贤，多年互联网和机器学习开发经历，在有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。

第一篇机器学习基础
第1章机器学习与无人驾驶
1.1机器学习简介
1.1.1机器学习
1.1.2深度学习
1.1.3强化学习
1.2无人驾驶与机器学习
1.2.1无人驾驶的历史
1.2.2为什么要在无人驾驶中应用机器学习
1.2.3无人驾驶商业化的优势
1.2.4无人驾驶商业化的进展
参考文献
第2章TensorFlow基础
2.1机器学习主流框架简介
2.2TensorFlow开发环境搭建
2.2.1基于Python语言框架的Virtualenv方案
2.2.2基于应用容器化的Docker方案
2.3HelloTensorFlow——一个简单的例子
2.4TensorFlow架构
2.4.1TensorFlow架构概述
2.4.2TensorFlow客户端架构
2.4.3TensorFlow分布式主服务架构
2.4.4TensorFlow工作器服务架构
2.4.5TensorFlow内核架构
2.5TensorFlow核心API
2.5.1TensorFlow低级API
2.5.2TensorFlow**API
2.6扩展：使用tensorflow.js进行机器学习
参考文献
第3章线性回归
3.1什么是线性回归
3.1.1线性回归的概念
3.1.2线性回归的历史
3.1.3线性回归模型
3.2线性回归中的*小二乘法模型
3.3最小二乘法模型实例
3.4线性回归的梯度下降模型
3.5梯度下降模型实例
参考文献
第4章逻辑回归
4.1逻辑回归简介
4.2逻辑回归模型
4.3泛逻辑回归
4.4实例：股价预测
参考文献
第二篇机器学习进阶
第5章神经网络
5.1神经元模型
5.1.1神经网络的灵感来源
5.1.2感知器模型概述
……

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