22:42视频长度为22:42。
将人工智能集成到基于模型的设计中
深度学习和传统机器学习技术可以解决传统方法无法充分建模的复杂问题,例如检测图像中的物体或根据电流和电压测量准确预测电池的充电状态。虽然这些能力本身是了不起的,但人工智能模型通常只代表一个大系统的一小部分。例如,自动驾驶汽车的嵌入式软件除了基于深度学习的计算机视觉之外,还可能具有不同的自适应巡航控制、车道保持控制、传感器融合、激光雷达逻辑和许多其他组件。如何集成、实现和测试所有这些不同的组件,同时最大限度地减少实际硬件和车辆的昂贵测试?
在本课程中,您将学习如何使用AI与基于模型的设计,使此类系统的复杂性更易于管理,使用模拟进行充分的测试,并使用代码生成部署到目标硬件(ECU, CPU和GPU)。您将通过一些行业示例了解这种方法。
了解更多
您也可以从以下列表中选择一个网站:
如何获得最佳的网站性能
选择中国站点(中文或英文)以获得最佳站点性能。其他MathWorks国家站点没有针对您所在位置的访问进行优化。