Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 3-4 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Spanisch, Chinesisch (vereinfacht)
User
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Machine Learning Engineers
  • Research Assistants
  • Data Scientists
  • Researchers
  • Engineers

Kompetenzen, die Sie erwerben

Particle FilterEstimationMapping
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Gaussian Model Learning

9 Videos (Gesamt 52 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
WEEK 1 Introduction1m
1.2.1. 1D Gaussian Distribution8m
1.2.2. Maximum Likelihood Estimate (MLE)6m
1.3.1. Multivariate Gaussian Distribution7m
1.3.2. MLE of Multivariate Gaussian4m
1.4.1. Gaussian Mixture Model (GMM)4m
1.4.2. GMM Parameter Estimation via EM7m
1.4.3. Expectation-Maximization (EM)6m
3 Lektüren
MATLAB Tutorial - Getting Started with MATLAB10m
Setting Up your MATLAB Environment10m
Basic Probability10m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Bayesian Estimation - Target Tracking

5 Videos (Gesamt 21 min), 1 Quiz
5 Videos
Kalman Filter Motivation4m
System and Measurement Models5m
Maximum-A-Posterior Estimation4m
Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter4m
Woche
3
4 Stunden zum Abschließen

Mapping

6 Videos (Gesamt 36 min), 1 Quiz
6 Videos
Introduction to Mapping7m
3.2.1. Occupancy Grid Map6m
3.2.2. Log-odd Update6m
3.2.3. Handling Range Sensor6m
Introduction to 3D Mapping8m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Bayesian Estimation - Localization

6 Videos (Gesamt 23 min), 1 Quiz
6 Videos
Odometry Modeling5m
Map Registration5m
Particle Filter4m
Iterative Closest Point5m
Closing45
4.2
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Top-Bewertungen von Robotics: Estimation and Learning

von VGFeb 16th 2017

The material is clearly presented. The Matlab exercises complement and reinforce the subject, the level of difficulty is well balanced, thanks for this great course.

von NNJun 20th 2016

This is course is really helpful for beginners to understand how probability is useful in Robotics.Assignments are bit tough but worth the time .

Dozent

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Daniel Lee

Professor of Electrical and Systems Engineering
School of Engineering and Applied Science

Über University of Pennsylvania

The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies. ...

Über den Spezialisierung Robotik

The Introduction to Robotics Specialization introduces you to the concepts of robot flight and movement, how robots perceive their environment, and how they adjust their movements to avoid obstacles, navigate difficult terrains and accomplish complex tasks such as construction and disaster recovery. You will be exposed to real world examples of how robots have been applied in disaster situations, how they have made advances in human health care and what their future capabilities will be. The courses build towards a capstone in which you will learn how to program a robot to perform a variety of movements such as flying and grasping objects....
Robotik

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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