À propos de ce Spécialisation
74,323 consultations récentes

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau avancé

Approx. 4 mois pour terminer

7 heures/semaine recommandées

Anglais

Sous-titres : Anglais, Espagnol

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Understand the detailed architecture and components of a self-driving car software stack

  • Check

    Implement methods for static and dynamic object detection, localization and mapping, behaviour and maneuver planning, and vehicle control

  • Check

    Use realistic vehicle physics, complete sensor suite: camera, LIDAR, GPS/INS, wheel odometry, depth map, semantic segmentation, object bounding boxes

  • Check

    Demonstrate skills in CARLA and build programs with Python

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Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 4 cours

Cours1

Introduction to Self-Driving Cars

4.8
376 notes
68 avis
Cours2

State Estimation and Localization for Self-Driving Cars

4.6
127 notes
25 avis
Cours3

Visual Perception for Self-Driving Cars

4.5
73 notes
9 avis
Cours4

Motion Planning for Self-Driving Cars

4.7
41 notes
6 avis

Enseignants

Avatar

Steven Waslander

Associate Professor
Aerospace Studies
Avatar

Jonathan Kelly

Assistant Professor
Aerospace Studies

À propos de Université de Toronto

Established in 1827, the University of Toronto is one of the world’s leading universities, renowned for its excellence in teaching, research, innovation and entrepreneurship, as well as its impact on economic prosperity and social well-being around the globe. ...

Foire Aux Questions

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

  • Each course is intended to take 4-6 weeks, roughly one week per module. At this pace, the entire Specialization will take you 4-6 months to complete.

  • See the list of prerequisites provided in Module 0 of Course 1. The most important ones are familiarity with linear algebra, calculus, probability theory, and kinematic and dynamic modeling. Some exposure to computer vision, AI or robotics is also useful.

  • The courses are mostly independent and self-paced, so it is possible to mix the order of the courses based on your interests. The only exception is that Course 1 provides a valuable overview of an autonomous vehicle in terms of hardware and software, so we recommend starting with Course 1.

  • You will be able to develop basic implementations of all the main components of an autonomous car software stack, including localization and mapping solutions, object detection and drivable surface detection methods, motion planning approaches and vehicle controllers. You'll be ready to enter the industry with a strong overview of the core requirements and challenges in self-driving development, and you'll have experience with simulating these vehicles in the CARLA simulator.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.