À propos de ce Spécialisation

62,223 consultations récentes
Be at the forefront of the autonomous driving industry. With market researchers predicting a $42-billion market and more than 20 million self-driving cars on the road by 2025, the next big job boom is right around the corner. This Specialization gives you a comprehensive understanding of state-of-the-art engineering practices used in the self-driving car industry. You'll get to interact with real data sets from an autonomous vehicle (AV)―all through hands-on projects using the open source simulator CARLA. Throughout your courses, you’ll hear from industry experts who work at companies like Oxbotica and Zoox as they share insights about autonomous technology and how that is powering job growth within the field. You’ll learn from a highly realistic driving environment that features 3D pedestrian modelling and environmental conditions. When you complete the Specialization successfully, you’ll be able to build your own self-driving software stack and be ready to apply for jobs in the autonomous vehicle industry. It is recommended that you have some background in linear algebra, probability, statistics, calculus, physics, control theory, and Python programming. You will need these specifications in order to effectively run the CARLA simulator: Windows 7 64-bit (or later) or Ubuntu 16.04 (or later), Quad-core Intel or AMD processor (2.5 GHz or faster), NVIDIA GeForce 470 GTX or AMD Radeon 6870 HD series card or higher, 8 GB RAM, and OpenGL 3 or greater (for Linux computers).
Résultats de carrière des étudiants
43 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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. 7 mois pour terminer
5 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Espagnol
Résultats de carrière des étudiants
43 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
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Planning flexible
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Niveau avancé
Approx. 7 mois pour terminer
5 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Espagnol

Cette Spécialisation compte 4 cours

Cours1

Cours 1

Introduction to Self-Driving Cars

4.7
étoiles
1,347 évaluations
268 avis
Cours2

Cours 2

State Estimation and Localization for Self-Driving Cars

4.7
étoiles
455 évaluations
75 avis
Cours3

Cours 3

Visual Perception for Self-Driving Cars

4.6
étoiles
284 évaluations
42 avis
Cours4

Cours 4

Motion Planning for Self-Driving Cars

4.8
étoiles
222 évaluations
41 avis

Offert par

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Université de Toronto

Foire Aux Questions

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • 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.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

  • Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.

  • 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.