Decision-Making for Autonomous Systems

via edX

Aperçu

Dans le domaine des véhicules autonomes, tels que les voitures autonomes, une myriade de défis complexes en matière de prise de décision émerge. Cela va du voyage solitaire d'un seul véhicule à la coordination complexe requise entre plusieurs véhicules.

Ce cours complet explore les modèles mathématiques fondamentaux qui sous-tendent bon nombre de ces défis réels. Les principaux sujets abordés comprennent le processus décisionnel de Markov, l'apprentissage par renforcement, les méthodes basées sur les événements, et les complexités impliquées dans la modélisation et la résolution des problèmes de prise de décision pour les systèmes autonomes.

Destiné aux individus titulaires d'une licence ou aux ingénieurs travaillant dans le secteur automobile qui cherchent à améliorer leur compréhension des modèles de prise de décision pour les systèmes autonomes, ce cours offre une plongée profonde dans le sujet.

En participant à ce cours, les apprenants ont l'opportunité d'augmenter leurs capacités de prise de décision en ingénierie automobile, avec des insights de Chalmers - une institution d'ingénierie de premier plan reconnue pour ses importantes connexions industrielles.

Fournisseur : edX. Catégories : Cours d'Apprentissage par Renforcement, Cours sur les Véhicules Autonomes.