En el desarrollo de sistemas de conducción autónoma y AI, es común utilizar varias herramientas y bibliotecas de Python, incluyendo:
- TensorFlow: una biblioteca de aprendizaje profundo y computación numérica de Google. Es una de las herramientas más populares para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
- Keras: una biblioteca de alto nivel para el desarrollo de redes neuronales, que facilita el trabajo con TensorFlow.
- OpenCV: una biblioteca de visión por computadora que proporciona funciones para el procesamiento de imágenes y vídeos.
- NumPy: una biblioteca de cálculo científico que proporciona funciones para el manejo de arrays y matrices multidimensionales.
- Matplotlib: una biblioteca de gráficos que permite visualizar y analizar datos en forma de gráficos y plots.
- Pandas: una biblioteca de análisis de datos que proporciona estructuras de datos flexibles y fáciles de usar para el manejo de datos en formato tabular.
Estas son solo algunas de las herramientas más comunes utilizadas en el desarrollo de sistemas de conducción autónoma y AI con Python, pero hay muchas más disponibles según las necesidades específicas de cada proyecto.
