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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.
CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
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Idioma del curso:Inglés con subtítulos en inglés
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Creado por:Coursera
Ventajas
Ventajas destacadas de los cursos de Coursera
Universidades top
Prepárate desde tu casa con las universidades más prestigiosas del mundo.
Docentes con phd
La calidad de los cursos de Coursera la respaldan sus instructores, que suelen ser decanos y con doctorados.
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Ciencia de datos, negocios y desarrollo personal. Puede inscribirse en varios cursos a la vez, obtener certificados ilimitados y aprender habilidades laborales en demanda para iniciar, crecer e incluso cambiar de carrera.
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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
NIVEL DE ESTUDIO
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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
NUEVO
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