雷锋网 (大众号：雷锋网) AI 研习社按：AirSim 是微软推出的开源项目，用于测试人工智能零碎的平安性，该零碎提供仿真的环境、车辆动力和感知才能，促进无人驾驶技术的开展，雷锋网曾 对 AirSim 做过详细报道 。近期，微软的工程师推出了一套 AirSim 官方教程，旨在让专家、研讨者以及自动驾驶范畴的老手们疾速掌握开发自动驾驶的根本技艺。为方便读者理解 AirSim 的这套教程，雷锋网 AI 研习社将官方引见编译如下。
在这套教程里，你将会学到如何用从 AirSim 仿真环境搜集到的数据集来训练和测试用于自动驾驶的端对端深度学习模型。你的训练模型将会在 AirSim 的仿真地形中学会如何驾驶汽车，输出的视觉数据只来自一个设置在车前的摄像头。这套课程常被当作自动驾驶的入门项目，不过学完好套课程后， 你会有才能完成你本人的想法。
教程构造
教程里的代码都是在 Keras 中完成的，Keras 是一种可以运转在 CNTK、TensorFlow 或许 Theano 之上的深度学习 Python API。Keras 复杂易用，是老手们的不二选择，可以增添大少数盛行框架学习的难度。
这个教程会用 Python notebooks 的方式展示。Python notebooks 可以让你十分容易地阅读指点和阐明，并且在一个文件中编写和运转代码，一切这一切都可以在阅读器窗口中完成。你可以按顺序阅读以下 notebooks：
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DataExplorationAndPreparation
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TrainModel
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TestModel
假如你之前从没有用过 Python notebooks，我们激烈引荐该教学文档： http://jupyter-notebook-beginner-guide.readthedocs.io/en/latest/what_is_jupyter.html
装置
首先，你要理解根底的人工神经网络知识，不过高阶的概念就不需求了，比方 LSTM 或许强化学习。但是你应该要晓得卷积网络的任务原理。Michael Nielsen 写的这本「 神经网络和深度学习 」十分不错，可在网上收费获取，它可以让你在一周之内构建坚实的神经网络知识根底。
同时，你还要会 Python，至多可以阅读和了解 Python 代码。
装置进程：
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装置 AirSim
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在 Python 3.5 或许更高的版本里装置 Anaconda
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装置 CNTK 或许装置 TensorFlow
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装置 h5py
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装置 Keras
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将 Keras 后端设置为适配 TensorFlow（默许）或许 CNTK
硬件配置
激烈建议用 GPU 来跑顺序，虽说用 CPU 也能训练模型，但 CPU 要花数天赋能完成训练。该教程用的是一块 GTX970 GPU，只需求 45 分钟就能完成训练。
假如你没有可用的 GPU，你可以用 Azure 上的深度学习虚拟机，它装置之后会提供一切的依赖和库（此虚拟机需求 py35 环境）。
数据集
模型需求少量的数据集来训练，你可以在 这里 下载。第一个 notebook 会通知你下载完成后如何获取这些数据。数据集最终解压后大小大约为 3.25 GB，虽说训练一辆真正的自动驾驶汽车需求 PB 级的数据，不过这些数据足够该教程的运用。
假如你对本项目有任何意见或许想法，请前往该项目 Github 主页反应，网址如下：
https://github.com/Microsoft/AutonomousDrivingCookbook
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