深度学习及自动驾驶应用

本书主要讲述了汽车自动驾驶技术概述、深度学习基础及实践、卷积神经网络、网络优化与正则化、目标检测和图像分割CNN模型、注意力机制与Transformer、生成对抗网络、强化学习等内容，以及深度强化学习理论及在自动驾驶领域的工程实践。本书从深度学习入门基础、深度学习高阶技术，到深度学习前沿技术，层层递进提高。本书还基于产教融合和科教融合，将自动驾驶领域产业级工程项目和科研成果转化为教学案例及实践项目。本书可作为自动驾驶、智慧交通、智能电动车辆专业研究生教材，也可以作为高年级本科生教材；由于汽车、交通都与人们生活密切相关，因此本书也适合自动驾驶相关行业以及其他需要了解和掌握深度学习知识的研发人员参考。