このコースについて

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受講生の就業成果

40%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

43%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

20%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における6の5コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
約15時間で修了
英語

習得するスキル

Particle FilterEstimationMapping

受講生の就業成果

40%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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約15時間で修了
英語

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ペンシルベニア大学(University of Pennsylvania)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Gaussian Model Learning

4時間で修了
9件のビデオ (合計52分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
9件のビデオ
WEEK 1 Introduction1 分
1.2.1. 1D Gaussian Distribution8 分
1.2.2. Maximum Likelihood Estimate (MLE)6 分
1.3.1. Multivariate Gaussian Distribution7 分
1.3.2. MLE of Multivariate Gaussian4 分
1.4.1. Gaussian Mixture Model (GMM)4 分
1.4.2. GMM Parameter Estimation via EM7 分
1.4.3. Expectation-Maximization (EM)6 分
3件の学習用教材
MATLAB Tutorial - Getting Started with MATLAB10 分
Setting Up your MATLAB Environment10 分
Basic Probability10 分
2

2

3時間で修了

Bayesian Estimation - Target Tracking

3時間で修了
5件のビデオ (合計21分)
5件のビデオ
Kalman Filter Motivation4 分
System and Measurement Models5 分
Maximum-A-Posterior Estimation4 分
Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter4 分
3

3

4時間で修了

Mapping

4時間で修了
6件のビデオ (合計36分)
6件のビデオ
Introduction to Mapping7 分
3.2.1. Occupancy Grid Map6 分
3.2.2. Log-odd Update6 分
3.2.3. Handling Range Sensor6 分
Introduction to 3D Mapping8 分
4

4

3時間で修了

Bayesian Estimation - Localization

3時間で修了
6件のビデオ (合計23分)
6件のビデオ
Odometry Modeling5 分
Map Registration5 分
Particle Filter4 分
Iterative Closest Point5 分
Closing45

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。