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SOBRE ESTE CURSO
¿Cómo pueden los robots determinar su estado y propiedades del entorno a partir de mediciones ruidosas de sensores a tiempo? En este módulo aprenderá cómo hacer que los robots incorporen incertidumbre en la estimación y el aprendizaje de un mundo dinámico y cambiante. Los temas específicos que se tratarán incluyen modelos generativos probabilísticos, filtrado bayesiano para localización y mapeo.
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Otros datos relevantes
Daniel Lee
Profesor de Ingeniería Eléctrica y de Sistemas.
Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas.
mi person_add 24,224 estudiante(s)
mi computer 1 curso(s)
Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
CATEGORÍA(s) PRINCIPALES DE ESTE CURSO
NIVEL DE ESTUDIO
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CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
-
Idioma del curso:Inglés con subtítulos en inglés
-
Creado por:Coursera
DETALLES DEL CURSO
- CALENDARIO DE ENTREGAS: Estudie a su ritmo y disponibilidad
- HORAS DE VIDEO: Aprox. 12 horas para completar
- TIEMPO ESTUDIO (est): Sugerido: 4 semanas de estudio, 3-4 horas por semana
- TIEMPO ACCESO Acceso a contenidos luego de completado el curso
ASPECTOS CLAVE DE ESTE ESTUDIO
- Filtro de partículas
- Estimacion
- Cartografía
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