自动驾驶技术的铰链对周围环境的快速，准确的认识成功的风险评估和预测人的行为。汽车知觉仍在发展领域即将跳入快车道随着称为深度学习的机器学习技术的应用。特雷弗·达雷尔，电气工程和计算机科学与加州路的新的联合导演，你冷弯deepdrive基于伯克利行业联盟路径的教授，一个多学科研究联盟，专注于应用的国家的最先进的计算机视觉和机 - 学习自动化的辅助驾驶系统技术。
“电脑什么时候能认识到自己的环境，一切都使得它更安全，”达雷尔说。 “这项研究使更安全的人在里面和在外面的行人车辆。”达雷尔是该领域的早期领导者其代码朱古力是广泛应用于深学习愿景框架中最多只有一个，并已-被广泛各大收养互联网公司，创业公司，并在学术界。该财团将使用最少的资源，迅速集中于深学习研究和准确识别计算行人，行人行为预期，以及检测和分类的物体，表面和标牌。该集团的重点将放在研发，实施，和现实世界的演示。
除了路径，该财团包括来自电气工程和计算机科学，社会利益研究中心信息技术，以及伯克利视力和学习中心的系教师和研究人员。伯克利deepdrive也有从厂家和汽车行业的众多供应商，他们将尽早获得技术支持。
深学习特雷弗被任命为路径的副主任，2015年他是电子工程和计算机科学，机器人和人工的重点是智能的教授专家达雷尔。
