Percepción visual para vehículos autónomos - Curso Virtual - Coursera Verified listing

Bienvenido a Percepción visual para vehículos autónomos, el tercer curso de la Especialización en vehículos autónomos de la Universidad de Toronto.

Este curso le presentará las principales tareas de percepción en la conducción autónoma, la detección de objetos estáticos y dinámicos, y examinará los métodos comunes de visión por computadora para la percepción robótica.

Al final de este curso, podrá trabajar con el modelo de cámara estenopeica, realizar calibraciones de cámara intrínsecas y extrínsecas, detectar, describir y combinar características de imagen y diseñar sus propias redes neuronales convolucionales.

Aplicará estos métodos a la odometría visual, la detección y el seguimiento de objetos y la segmentación semántica para la estimación de superficies transitables.

Estas técnicas representan los principales componentes básicos del sistema de percepción de los vehículos autónomos.

Para el proyecto final de este curso, desarrollará algoritmos que identifiquen cuadros delimitadores para objetos en la escena y definan los límites de la superficie transitable.

Trabajará con datos de imágenes sintéticas y reales y evaluará su rendimiento en un conjunto de datos realista.

Este es un curso avanzado, destinado a estudiantes con experiencia en visión artificial y aprendizaje profundo.

Para tener éxito en este curso, debe tener experiencia en programación en Python 3.

0 y estar familiarizado con el álgebra lineal (matrices, vectores, multiplicación de matrices, rango, valores propios y vectores e inversos).

destinado a estudiantes con experiencia en visión por computadora y aprendizaje profundo.

Para tener éxito en este curso, debe tener experiencia en programación en Python 3.

0 y estar familiarizado con el álgebra lineal (matrices, vectores, multiplicación de matrices, rango, valores propios y vectores e inversos).

destinado a estudiantes con experiencia en visión por computadora y aprendizaje profundo.

Para tener éxito en este curso, debe tener experiencia en programación en Python 3.

0 y estar familiarizado con el álgebra lineal (matrices, vectores, multiplicación de matrices, rango, valores propios y vectores e inversos).