Khóa Học Xây Dựng Xe Tự Lái (Self Driving Car) Của Riêng Bạn | [Khóa 1 & Khóa 2] [Mã 7669 A]

Tìm hiểu Raspberry Pi 3, Arduino UNO, Image Processing và Neural Networks (Machine Learning) cho bất kỳ Embedded IOT Project.

Bạn sẽ học được gì?

✓ Tìm hiểu cách Setup Raspberry Pi 3 cho bất kỳ dự án IOT nào.

✓ Tìm hiểu cách Setup Arduino UNO làm một Slave micro-controller cho bất kỳ dự án IOT nào.

✓ Học Xử lý hình ảnh bằng OpenCV4 cho bất kỳ Platform nào.

✓ Học Machine Learning & Train Image Classifier của riêng bạn.

✓ Tìm hiểu cách khắc phục bất kỳ sự cố Phần cứng & Phần mềm nào.

✓ Quan trọng nhất!! Học cách thiết kế sản phẩm nhúng hoàn toàn từ đầu.

"Machine Learning sẽ thay đổi cuộc sống của tất cả chúng ta. Machine Learning là gì? Nó đằng sau những gì biến ô tô tự lái thành hiện thực".

Khóa học độc đáo này là một quá trình hoàn chỉnh để Thiết kế, Xây dựng và Lập trình một Embedded IOT Project (Xe tự lái). Mọi thứ đều được thảo luận chi tiết và giải thích rõ ràng. Dự án xe tự lái hoàn chỉnh được chia thành 2 phần:

Phần 1: (Khóa học - 1):

1. Học cách thiết kế phần cứng hoàn chỉnh cho ô tô tự lái:

• Tìm hiểu cách setup Master device (Raspberry Pi 3) cho bất kỳ dự án nào.
• Tìm hiểu cách setup Slave device (Arduino UNO) cho bất kỳ dự án nào.
• Tìm hiểu cách thiết lập liên kết giao tiếp giữa Master và Slave device.

2. Tìm hiểu cách Xử lý hình ảnh bằng OpenCV4.

3. Học lái robot trên làn đường.

Phần 2: (Khóa học - 2):

1. Tìm hiểu thiết yếu về Machine Learning:

2. Học cách đào tạo cascade classifier của riêng bạn để phát hiện Biển báo dừng, Đèn giao thông và bất kỳ đối tượng nào.

3. Tìm hiểu cách thiết kế LED Dynamic Turn Indicator.

"Machine Learning sẽ thay đổi cuộc sống của tất cả chúng ta. Machine Learning là gì? Nó đằng sau những gì biến ô tô tự lái thành hiện thực".

Khóa học độc đáo này là một quá trình hoàn chỉnh để Thiết kế, Xây dựng và Lập trình một Embedded IOT Project (Xe tự lái). Mọi thứ đều được thảo luận chi tiết và giải thích rõ ràng. 

Mục lục:

✓ 01. Giới thiệu.

✓ 02. Xây dựng phần cứng cho xe tự lái.

✓ 03. Setup Slave Device (Arduino UNO).

✓ 04. Setup Master Device (Raspberry PI 3 B+).

✓ 05. Cài đặt OpenCV4 trên Raspberry PI 3 B+.

✓ 06. Setup Camera cho Raspberry PI.

✓ 07. C++ Code để chụp Ảnh & Video.

✓ 08. Image Processing sử dụng OpenCV4 & C++.

✓ 09. Master & Slave Device Communication.

✓ 10. Final Testing & Features (Image Processing).

✓ 11. Giới thiệu về Machine Learning.

✓ 12. (Stop Sign) Neural Network Training.

✓ 13. (Stop Sign) Detection trên Raspberry Pi3.

✓ 14. (Stop Sign) Detection Testing.

✓ 15. (Obstacle) Neural Network Training.

✓ 16. Obstacle Detection trên Raspberry Pi3.

✓ 17. Obstacle Detection Testing.

✓ 18. Traffic Light Training.

✓ 19. Traffic Light Detection.

✓ 20. Traffic Light Testing.

✓ 21. LED Dynamic Turn Signal Indicator.

Khóa học này dành cho ai?

✓ Sinh viên Cao đẳng hoặc Đại học từ Điện tử / Điện hoặc Kỹ thuật Máy tính hoặc Văn bằng liên quan.

✓ Người theo sở thích quan tâm đến Machine Learning & Image Processing.

✓ Bất kỳ ai muốn tạo Embedded IOT Project.

Tham gia Kho khóa học online Cơ điện tử - Tự động hóa

• Truy cập vĩnh viễn vào kho khóa học gần 200 khóa về Vi điều khiển, PLC/SCADA,...
• Các khóa học là video, sẽ kèm bài tập, tài liệu và source code cho người học.
• Luôn được update và up các khóa học khác lên thường xuyên

>>> Xem ngay: Tại đây

Tham gia Cộng đồng Cơ điện tử Việt Nam

• Fanpage: https://www.facebook.com/codientu.online
• Group: https://www.facebook.com/groups/codientu.online

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.