Bayesian Algorithms for Self-Driving Cars

Aperçu

"Algorithmes Bayésiens pour les Voitures Autonomes" est un cours en ligne complet disponible sur edX, conçu pour élever votre expertise et vous préparer à une carrière réussie dans le domaine innovant des véhicules autonomes. Ce cours fait minutieusement le pont entre les algorithmes traditionnels et le domaine sophistiqué des algorithmes de localisation bayésiens, cruciaux pour le développement des voitures autonomes.

Les participants exploreront une variété de sujets clés incluant l'hypothèse de Markov, fondamentale pour le filtre de Kalman, la compréhension et l'application du filtre d'histogramme et des distributions multimodales, ainsi que la maîtrise du filtre particulaire et de ses techniques de programmation efficaces.

Le programme est enrichi d'une multitude de questions et d'exercices, complétés par quatre devoirs de programmation pratiques, vous permettant de mettre en œuvre et de programmer pratiquement ces algorithmes avancés.

Ce MOOC est idéal pour les individus cherchant à approfondir leurs connaissances dans une série de domaines interconnectés, à savoir la Vision par Ordinateur, les Algorithmes et Structures de Données, les Véhicules Autonomes et les Statistiques Bayésiennes. Que vous cherchiez à améliorer votre ensemble de compétences ou à vous orienter vers une carrière dans un domaine connexe, ce cours établit une base solide et un chemin vers l'atteinte de ces objectifs.

Enseigné par

Roi Yozevitch

Sujets