このコースについて

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上級レベル

This is an advanced course, intended for learners with a background in computer vision and deep learning.

約31時間で修了
英語
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トロント大学(University of Toronto)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Welcome to Course 3: Visual Perception for Self-Driving Cars

2時間で修了
4件のビデオ (合計18分), 4 readings
4件のビデオ
Welcome to the course4 分
Meet the Instructor, Steven Waslander5 分
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2 分
4件の学習用教材
Course Prerequisites15 分
How to Use Discussion Forums15 分
How to Use Supplementary Readings in This Course15 分
Recommended Textbooks15 分
7時間で修了

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

7時間で修了
6件のビデオ (合計43分), 4 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Lesson 1 Part 2: Camera Projective Geometry8 分
Lesson 2: Camera Calibration7 分
Lesson 3 Part 1: Visual Depth Perception - Stereopsis7 分
Lesson 3 Part 2: Visual Depth Perception - Computing the Disparity5 分
Lesson 4: Image Filtering7 分
4件の学習用教材
Supplementary Reading: The Camera Sensor30 分
Supplementary Reading: Camera Calibration15 分
Supplementary Reading: Visual Depth Perception30 分
Supplementary Reading: Image Filtering15 分
1の練習問題
Module 1 Graded Quiz30 分
2

2

7時間で修了

Module 2: Visual Features - Detection, Description and Matching

7時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 5 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Lesson 2: Feature Descriptors6 分
Lesson 3 Part 1: Feature Matching7 分
Lesson 3 Part 2: Feature Matching: Handling Ambiguity in Matching5 分
Lesson 4: Outlier Rejection8 分
Lesson 5: Visual Odometry9 分
5件の学習用教材
Supplementary Reading: Feature Detectors and Descriptors30 分
Supplementary Reading: Feature Matching15 分
Supplementary Reading: Feature Matching15 分
Supplementary Reading: Outlier Rejection15 分
Supplementary Reading: Visual Odometry10 分
3

3

3時間で修了

Module 3: Feedforward Neural Networks

3時間で修了
6件のビデオ (合計58分), 6 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Lesson 2: Output Layers and Loss Functions10 分
Lesson 3: Neural Network Training with Gradient Descent10 分
Lesson 4: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation8 分
Lesson 5: Neural Network Regularization9 分
Lesson 6: Convolutional Neural Networks9 分
6件の学習用教材
Supplementary Reading: Feed-Forward Neural Networks15 分
Supplementary Reading: Output Layers and Loss Functions15 分
Supplementary Reading: Neural Network Training with Gradient Descent15 分
Supplementary Reading: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation10 分
Supplementary Reading: Neural Network Regularization15 分
Supplementary Reading: Convolutional Neural Networks10 分
1の練習問題
Feed-Forward Neural Networks30 分
4

4

3時間で修了

Module 4: 2D Object Detection

3時間で修了
4件のビデオ (合計52分), 4 readings, 1 quiz
4件のビデオ
Lesson 2: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks11 分
Lesson 3: Training vs. Inference11 分
Lesson 4: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars14 分
4件の学習用教材
Supplementary Reading: The Object Detection Problem15 分
Supplementary Reading: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks30 分
Supplementary Reading: Training vs. Inference45 分
Supplementary Reading: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars30 分
1の練習問題
Object Detection For Self-Driving Cars30 分

レビュー

VISUAL PERCEPTION FOR SELF-DRIVING CARS からの人気レビュー

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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。