Bayesian Algorithms for Self-Driving Cars

Resumen

"Algoritmos Bayesianos para Autos Autónomos" es un curso en línea integral disponible en edX, diseñado para elevar tu experiencia y prepararte para una carrera exitosa en el innovador campo de los vehículos autónomos. Este curso puentea meticulosamente la brecha entre los algoritmos tradicionales y el sofisticado reino de los algoritmos de localización Bayesianos, cruciales para el desarrollo de autos autónomos.

Los participantes se sumergirán en una variedad de temas clave incluyendo la suposición de Markov, fundamental para el filtro de Kalman, entendimiento y aplicación del filtro Histograma y distribuciones multimodales, junto con el dominio del filtro de partículas y sus técnicas de programación eficiente. El currículo se enriquece con una multitud de preguntas y ejercicios, complementado por cuatro tareas de programación práctica, permitiéndote implementar y programar prácticamente estos algoritmos avanzados.

Este MOOC es ideal para individuos que buscan profundizar su conocimiento en una serie de dominios interconectados, a saber, Visión por Computadora, Algoritmos y Estructuras de Datos, Vehículos Autónomos y Estadísticas Bayesianas. Ya sea que busques mejorar tu conjunto de habilidades o pivotar hacia una carrera en un campo relacionado, este curso establece una base sólida y un camino hacia la consecución de esos objetivos.

Programa de estudio

Enseñado por

Roi Yozevitch

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