Dự đoán góc lái xe tự hành sử dụng mạng noron tích chập tiên tiến

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo và cụ thể hơn là học sâu nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng 4.0. Mạng noron tích chập (CNN) là một trong những mô hình mạng Học sâu phổ biến nhất hiện nay, có khả năng nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao, thậm chí tốt hơn con người trong nhiều trường hợp. Mục tiêu của bài viết, nghiên cứu lý thuyết về mô hình mạng noron tích chập tiên tiến (VGG-16), dựa trên kiến trúc VGG-16.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Mạng noron tích chập, Kiến trúc VGG-16, Hệ thống xử lý ảnh lớn, Mô phỏng xe tự lái Udacity