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胡波

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AI驅動的「自動駕駛」:人工智慧理論與實踐-從雲端演算到產業實踐,深入探討自動駕駛技術的感測、決策、控制與全面部署之道
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出版日:2025/09/10 作者:胡波主編; 林青; 陳強 副主編  出版社:崧燁文化  裝訂:平裝
AI駕駛新浪潮──引爆交通運輸的變革技術演進×產業全景×發展趨勢從感測、運算到智慧決策,完整剖析自動駕駛技術的研發脈絡與應用挑戰▎尖端技術與背景 本書以業界自動駕駛技術研發流程為主線,結合理論與實務,深入解析自動駕駛的原理、架構與應用場景。序言與前言部分指出,人工智慧的發展已使機器具備部分思考與決策能力,其中自動駕駛是交通領域的重大突破,將改變城市結構、移動模式與社會形態。書中強調,自動駕駛不僅影響汽車產業,也將牽動雲端運算、5G/6G通訊、智慧城市等多個領域。為降低初學者進入AI領域的門檻,作者以智慧小車與模擬車道沙盤作為教學實驗平臺,讓讀者在動手實作中掌握從「看車」到「玩車」的全流程知識。▎技術基礎與研發流程 書中首先系統介紹自動駕駛的概念、分級標準(NHTSA與SAE J3016)、產業現況與核心技術挑戰。自動駕駛的實現需具備感測、感知、決策與執行四大功能,並涵蓋資訊採集、傳輸、辨識、決策及輸出等關鍵環節。作者詳細拆解業界研發流程:從路測規劃、測試車改裝、資料採集與上傳、數據淨化與標註,到演算法訓練、虛擬模擬、硬體驗證、道路測試與量產。技術面除需克服算力不足、感測器成熟度、軟體架構轉型等問題,也涉及高精地圖「鮮度」、長尾情境測試等挑戰。▎人工智慧在自動駕駛中的應用 本書深入闡述AI特別是深度學習在自動駕駛中的角色,包括監督學習、無監督學習與強化學習等方法。透過模仿學習與逆強化學習,自動駕駛系統可從人類駕駛行為中學習,並在未知環境下做出合理決策。作者強調,現有多數自動駕駛系統採用模組化設計與端到端模型相結合的方式,以平衡效能最佳化與系統可維護性。同時也介紹了環境感知、智慧運輸、路徑規劃、軌跡預測與精準控制等AI應用實例,並結合智慧小車作為教學案例,幫助讀者理解抽象演算法如何應用於實體車輛。▎社會影響與未來展望 除了技術層面,本書亦探討自動駕駛的非技術挑戰,如交通事故責任歸屬、車輛物權變化、AI倫理、資訊不全決策風險及社會接受度等議題。作者提醒,自動駕駛的普及需在法律、政策、產業鏈合作與大眾認知等方面達成平衡。書末以「開放性思考」的方式,鼓勵讀者思考自動駕駛的產業機遇、人才培養方向、普及策略與城市管理挑戰。全書結構環環相扣,既提供系統化的知識框架,又保留了實驗與創新的空間,適合作為教學教材、研發參考與產業入門指南。【本書特色】:本書以自動駕駛技術研發流程為
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出版日:2018/09/20 作者:胡波  出版社:崧燁文化  裝訂:平裝
本書針對大學生畢業前後及職業發展過程中,所遇到的不同時期的心理變化和問題,不僅討論了畢業就業和職業發展,而且助力更多年輕朋友快速成長。 透過閱讀本書,讓未畢業的讀者可以提前體驗畢業求職、職業發展的過程;已經畢業的讀者可以透過它理解不同階段的調整點,可以即時查閱、解決問題,這是一本成為入校大學生以及面臨求職面試大學生的貼身職場工具書。
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