更新时间：2020-11-23 15:03:54
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前言
第一篇 机器学习基础
第1章 机器学习与无人驾驶
1.1 机器学习简介
1.2 无人驾驶与机器学习
参考文献
第2章 TensorFlow基础
2.1 机器学习主流框架简介
2.2 TensorFlow开发环境搭建
2.3 Hello TensorFlow—一个简单的例子
2.4 TensorFlow架构
2.5 TensorFlow核心API
2.6 扩展：使用tensorflow.js进行机器学习
第3章 线性回归
3.1 什么是线性回归
3.2 线性回归中的最小二乘法模型
3.3 最小二乘法模型实例
3.4 线性回归的梯度下降模型
3.5 梯度下降模型实例
第4章 逻辑回归
4.1 逻辑回归简介
4.2 逻辑回归模型
4.3 泛逻辑回归
4.4 实例：股价预测
第二篇 机器学习进阶
第5章 神经网络
5.1 神经元模型
5.2 单神经元模型实例
5.3 激活函数
5.4 全连接神经网络模型
5.5 全连接神经网络实例
第6章 卷积神经网络
6.1 卷积神经网络概述
6.2 实例1：验证码识别
6.3 实例2：过拟合和欠拟合
第7章 循环神经网络
7.1 循环神经网络概述
7.2 长短时记忆神经网络架构
7.3 实例：仿写西游记
第8章 强化学习
8.1 强化学习概述
8.2 Q-Learning架构
8.3 实例：贪吃蛇人工智能
第三篇 无人驾驶
第9章 无人驾驶系统
9.1 无人驾驶系统概述
9.2 Apollo简介
9.3 Apollo开发环境搭建
第10章 Cyber基础
10.1 Cyber简介（包括和ROS的对比）
10.2 Cyber API和API Demo
10.3 Apollo模块启动源码分析
第11章 无人驾驶地图技术
11.1 高精地图
11.2 PncMap
11.3 Relative Map模块
第12章 无人驾驶定位技术
12.1 RTK定位技术
12.2 多传感器融合定位技术
第13章 无人驾驶预测技术
13.1 预测模块简介
13.2 成本评估器：由一组成本函数计算概率
13.3 MLP评估器：用MLP模型计算概率
13.4 RNN评估器：用RNN模型计算概率
第14章 无人驾驶规划策略
14.1 规划模块简介
14.2 路径规划
14.3 障碍物规划
14.4 速度规划
第15章 无人驾驶控制策略
15.1 车辆模型
15.2 PID控制算法
15.3 MPC控制算法
附录A 强化学习：贪吃蛇AI完整游戏逻辑代码
附录B CyberRT系统核心API字典
