University of Toronto
Spezialisierung Selbstfahrende Autos
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Spezialisierung Selbstfahrende Autos

Starten Sie Ihre Karriere mit selbstfahrenden Autos. Seien Sie ein Vorreiter in der Branche des autonomen Fahrens.

Steven Waslander
Jonathan Kelly

Dozenten: Steven Waslander

79.356 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,738 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Verstehen Sie die detaillierte Architektur und die Komponenten eines Software-Stacks für selbstfahrende Autos

  • Implementierung von Methoden zur statischen und dynamischen Objekterkennung, Lokalisierung und Kartierung, Verhaltens- und Manöverplanung sowie Fahrzeugsteuerung

  • Verwenden Sie eine realistische Fahrzeugphysik, ein komplettes Sensorpaket: Kamera, LIDAR, GPS/INS, Rad-Odometrie, Tiefenkarte, semantische Segmentierung, Objektbegrenzungsrahmen

  • Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeiten in CARLA und erstellen Sie Programme mit Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Globale Positionierungssysteme
  • Kategorie: Analyse räumlicher Daten
  • Kategorie: Software-Architektur
  • Kategorie: Szenario-Tests
  • Kategorie: Kontrollsysteme
  • Kategorie: Computergrafik
  • Kategorie: Eingebettete Software
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Automatisierung
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Toronto.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Verstehen Sie die häufig verwendete Hardware für selbstfahrende Autos

  • Identifizieren Sie die Hauptkomponenten des selbstfahrenden Software-Stacks

  • Programm Fahrzeugmodellierung und -steuerung

  • Analysieren Sie den Sicherheitsrahmen und die aktuellen Industriepraktiken für die Fahrzeugentwicklung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Software-Architektur
Kategorie: Simulation und Simulationssoftware
Kategorie: Eingebettete Software
Kategorie: Sicherheitsgarantie
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Computer Hardware
Kategorie: Kontrollsysteme
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Systemarchitektur
Kategorie: Verifizierung und Validierung

Was Sie lernen werden

  • Verstehen Sie die wichtigsten Methoden zur Parameter- und Zustandsschätzung, die beim autonomen Fahren verwendet werden, wie z.B. die Methode der kleinsten Quadrate

  • Entwickeln Sie ein Modell für typische Fahrzeuglokalisierungssensoren, einschließlich GPS und IMUs

  • Anwendung von erweiterten und unscented Kalman-Filtern auf ein Problem der Fahrzeugzustandsschätzung

  • Wenden Sie den LIDAR-Scan-Abgleich und den Iterativen Closest Point-Algorithmus an

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Schätzung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Globale Positionierungssysteme
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Analyse räumlicher Daten

Was Sie lernen werden

  • Arbeiten Sie mit dem Lochkameramodell und führen Sie eine intrinsische und extrinsische Kamerakalibrierung durch

  • Erkennen, beschreiben und vergleichen Sie Bildmerkmale und entwerfen Sie Ihre eigenen neuronalen Faltungsnetzwerke

  • Wenden Sie diese Methoden auf visuelle Odometrie, Objekterkennung und -verfolgung an

  • Semantische Segmentierung für die Schätzung der befahrbaren Oberfläche anwenden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Computervision
Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Python-Programmierung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Szenario-Tests
Kategorie: Analyse räumlicher Daten

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Dozenten

Steven Waslander
University of Toronto
4 Kurse173.100 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen