智联网汽车技术 课件 14.3深度学习技术

深度学习技术项目五先进驾驶技术任务14自动驾驶技术主讲人：曾鑫智能网联汽车技术课程导入人工智能为智能网联汽车提供“大脑”，但它具体是如何工作的呢?学习目标了解组成智能网联汽车的核心：

人工智能技术01学习任务带领大家一起解析人工智能技术01激活旧知深度学习的目的是什么呢?探索新知深度学习技术的概念机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，三者之间关系如图所示。探索新知深度学习技术的概念人工智能(AI)通常是指由机器（一般是计算机程序）通过模仿或复制人类行为构造出来的体系结构。机器学习（ML）是AI的子领域，它由一系列自动程序组成，可以从一组示例数据推演出基本规则，即通过示例数据来“习得”规则。探索新知深度学习技术的概念是一种强大的机器学习技术，能够自动学习和提取复杂的特征，具有优异的性能和泛化能力，已成为计算机视觉、自然语言处理等领域的核心技术。深度学习探索新知深度学习技术的特点（1）无需人工提取特征深度学习技术可以自动学习输入数据中的特征。因此，它不需要人工提取特定的特征来区分不同的类别，大大减少了人工参与的成本。探索新知深度学习技术的特点（2）强大的泛化能力在深度学习模型中，输入数据在不同的环境下经过训练之后，可以非常好地完成各种任务。这表明，深度学习具有很强的泛化能力，能够快速适应多种数据处理场景。探索新知深度学习技术的特点（3）高精度的交叉验证深度学习技术在训练时通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的表现。通过不断地调整和优化模型，可以获得高精度的结果。探索新知深度学习技术的特点（4）可获得性能的最大化深度学习技术可以在大型计算机集群上进行训练。这意味着，可以在理论上实现任何性能级别，从而充分利用计算资源。探索新知深度学习技术的特点（5）适用于各种任务图像分类A语音识别B自然语言处理C这也是深度学习技术目前正在受到广泛关注和运用的原因探索新知深度学习技术的分类（1）破译图像的密码——卷积神经网络所以利用卷积把关键特征提取出来进行处理！CNN卷积通过输入数据学习到的特征，并使用二维卷积层，使此架构非常适合用来处理二维数据。探索新知深度学习技术的分类（2）洞悉语言的内涵——循环神经网络传统的神经网络很少考虑输入信号在时间上的联系，但是现实中很多问题都是一个时序分析问题（例如语言文字分析问题）。探索新知深度学习技术的分类（3）棋逢对手，伯仲之间——生成对抗网络生成对抗网络是深度学习中产生一种全新的学习框架。它包括了一位出题者（生成器）和解题者（判别器）。探索新知深度学习技术的分类（4）纸上得来终觉浅，绝知此事须躬行——深度强化学习深度强化学习是强化学习在策略行为上的增强。通过使用深度神经网络作为强化学习的策略体，强化学习能够进行更大规模的学习和更复杂的决策。探索新知深度学习技术的应用图像识别AB语音识别C自然语言处理E自动驾驶D智能推荐深度学习的应用范围非常广泛探索新知深度学习技术的应用在智能推荐领域深度学习可以实现个性化推荐，从而提高用户的体验和满意度。在自动驾驶领域，深度学习可以实现对图像和传感器数据的实时处理和分析，从而实现自动驾驶和交通安全等目标。NVIDIA无人车决策系统训练模型探索新知深度学习是一种强大的机器学习方法A图像识别D智能推荐B语音识别E自动驾驶C自然语言处理探索新知深度学习是一种强大的机器学习方法随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，相信深度学习将在更多的领域发挥作用，为人们带来更多的便利和价值。同时，我们也需要认识到深度学习的局限性和风险，制定更加科学和全面的管理和监管机制，从而推动深度学习技术的发展，为人类创造更加美好的未来。即时检测