University of Toronto
Spécialisation Voitures auto-conduites

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University of Toronto

Spécialisation Voitures auto-conduites

Lancez votre carrière dans les voitures auto-conduites. Soyez à la pointe de l'industrie de la conduite autonome.

Steven Waslander
Jonathan Kelly

Instructeurs : Steven Waslander

79 597 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(2,742 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre l'architecture dĂ©taillĂ©e et les composants de la pile logicielle d'une voiture autonome

  • Mettre en Ĺ“uvre des mĂ©thodes de dĂ©tection d'objets statiques et dynamiques, de localisation et de cartographie, de planification du comportement et des manĹ“uvres, et de contrĂ´le des vĂ©hicules

  • Utilisation de la physique rĂ©aliste du vĂ©hicule, suite complète de capteurs : camĂ©ra, LIDAR, GPS/INS, odomĂ©trie des roues, carte de profondeur, segmentation sĂ©mantique, boĂ®tes de dĂ©limitation des objets

  • DĂ©montrer des compĂ©tences en CARLA et construire des programmes avec Python

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Logiciels embarquĂ©s
  • CatĂ©gorie : Deep learning
  • CatĂ©gorie : Analyse d'images
  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : Automatisation
  • CatĂ©gorie : Estimation
  • CatĂ©gorie : Visualisation (infographie)
  • CatĂ©gorie : ModĂ©lisation prĂ©dictive
  • CatĂ©gorie : Systèmes de positionnement global
  • CatĂ©gorie : Vision par ordinateur
  • CatĂ©gorie : Analyse des donnĂ©es spatiales
  • CatĂ©gorie : Architecture logicielle

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Toronto

Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le matĂ©riel couramment utilisĂ© pour les voitures autonomes

  • Identifier les principaux composants de la pile logicielle de conduite autonome

  • ModĂ©lisation et contrĂ´le des vĂ©hicules Ă  programme

  • Analyser les cadres de sĂ©curitĂ© et les pratiques industrielles actuelles pour le dĂ©veloppement des vĂ©hicules

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Systèmes de contrôle
Catégorie : Modélisation mathématique
Catégorie : Automatisation
Catégorie : Architecture des systèmes
Catégorie : Architecture matérielle
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Mécanique
Catégorie : Analyse technique
Catégorie : Simulations
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Logiciels embarqués
Catégorie : Assurance de la sécurité
Catégorie : Matériel informatique

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les principales mĂ©thodes d'estimation des paramètres et de l'Ă©tat utilisĂ©es pour la conduite autonome, telles que la mĂ©thode des moindres carrĂ©s

  • Élaborer un modèle pour les capteurs de localisation typiques des vĂ©hicules, y compris le GPS et les IMU

  • Appliquer les filtres de Kalman Ă©tendus et non centrĂ©s Ă  un problème d'estimation de l'Ă©tat d'un vĂ©hicule

  • Appliquer la correspondance de balayage LIDAR et l'algorithme itĂ©ratif du point le plus proche

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Estimation
Catégorie : Systèmes de positionnement global
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Modélisation mathématique
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Analyse des données spatiales

Ce que vous apprendrez

  • Travailler avec le modèle de camĂ©ra Ă  stĂ©nopĂ© et effectuer l'Ă©talonnage intrinsèque et extrinsèque de la camĂ©ra

  • DĂ©tecter, dĂ©crire et faire correspondre les caractĂ©ristiques d'une image et concevoir vos propres rĂ©seaux neuronaux convolutifs

  • Appliquer ces mĂ©thodes Ă  l'odomĂ©trie visuelle, Ă  la dĂ©tection et au suivi d'objets

  • Appliquer la segmentation sĂ©mantique pour l'estimation de la surface carrossable

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Visualisation (infographie)
Catégorie : Infographie
Catégorie : Algèbre linéaire

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : structures de données
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Test de scénario
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse des données spatiales

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Steven Waslander
University of Toronto
4 Cours173 398 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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Étudiant(e) depuis 2021
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