이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

43%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

30%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

완료하는 데 약 35시간 필요
영어
자막: 영어, 스페인어

배울 내용

  • Understand commonly used hardware used for self-driving cars

  • Identify the main components of the self-driving software stack

  • Program vehicle modelling and control

  • Analyze the safety frameworks and current industry practices for vehicle development

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제공자:

토론토 대학교 로고

토론토 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up96%(8,520개의 평가)Info
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1

완료하는 데 2시간 필요

Module 0: Welcome to the Self-Driving Cars Specialization!

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 45분), 4 개의 읽기 자료
10개의 동영상
Welcome to the Course2m
The Story of Autonomous Vehicles12m
Meet the Instructor, Steven Waslander5m
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2m
Meet Diana, Firmware Engineer2m
Meet Winston, Software Engineer3m
Meet Andy, Autonomous Systems Architect2m
Meet Paul Newman, Founder, Oxbotica & Professor at University of Oxford5m
Why Should You Take This Course?2m
4개의 읽기 자료
Course Prerequisites: Knowledge, Hardware & Software15m
How to Use Discussion Forums15m
Glossary of Terms10m
How to Use Supplementary Readings in This Course15m
완료하는 데 4시간 필요

Module 1: The Requirements for Autonomy

완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 37분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
Lesson 2: Requirements for Perception8m
Lesson 3: Driving Decisions and Actions9m
Advice for Breaking into the Self-Driving Cars Industry6m
3개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: Taxonomy of Driving30m
Lesson 2 Supplementary Reading: Requirements for Perception15m
Lesson 3 Supplementary Reading: Driving Decisions and Actions30m
3개 연습문제
Lesson 1: Practice Quiz30m
Lesson 2: Practice Quiz30m
Module 1: Graded Quiz50m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Module 2: Self-Driving Hardware and Software Architectures

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 51분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
Lesson 2: Hardware Configuration Design10m
Lesson 3: Software Architecture13m
Lesson 4: Environment Representation8m
The Future of Autonomous Vehicles6m
4개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: Sensors and Computing Hardware15m
Lesson 2 Supplementary Reading: Hardware Configuration Design30m
Lesson 3 Supplementary Reading: Software Architecture30m
Lesson 4 Supplementary Reading: Environment Representation15m
1개 연습문제
Module 2: Graded Quiz50m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Module 3: Safety Assurance for Autonomous Vehicles

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 71분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
Lesson 2: Industry Methods for Safety Assurance and Testing17m
Lesson 3: Safety Frameworks for Self-Driving18m
Meet Professor Krzysztof Czarnecki, Safety Assurance Expert1m
Prof. Krzysztof Czarnecki on Assessing and Validating Autonomous Safety: An Impossible Task?3m
Prof. Krzysztof Czarnecki's Lessons from Aerospace: Can the AV Industry Collaborate on Safety?4m
Paul Newman on the Trolley Problem3m
How Companies Approach Autonomous Vehicle Safety5m
4개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: Safety Assurance for Self-Driving Vehicles1시간
Lesson 2 Supplementary Reading: Industry Methods for Safety Assurance and Testing1시간
Lesson 3 Supplementary Reading: Safety Frameworks for Self-Driving30m
How Many Miles of Driving Would It Take to Demonstrate Autonomous Vehicle Reliability?15m
1개 연습문제
Module 3: Graded Quiz50m
4

4

완료하는 데 9시간 필요

Module 4: Vehicle Dynamic Modeling

완료하는 데 9시간 필요
8개 동영상 (총 74분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
Lesson 2: The Kinematic Bicycle Model8m
Lesson 3: Dynamic Modeling in 2D10m
Lesson 4: Longitudinal Vehicle Modeling11m
Lesson 5: Lateral Dynamics of Bicycle Model7m
Lesson 6: Vehicle Actuation9m
Lesson 7: Tire Slip and Modeling10m
Challenges for the Industry4m
7개의 읽기 자료
Supplementary Readings for Module 430m
Lesson 2 Supplementary Reading: The Kinematic Bicycle Model30m
Lesson 3 Supplementary Reading: Dynamic Modeling in 3D30m
Lesson 4 Supplementary Reading: Longitudinal Vehicle Modeling30m
Lesson 5 Supplementary Reading: Lateral Dynamics of Bicycle Model30m
Lesson 6 Supplementary Reading: Vehicle Actuation45m
Lesson 7 Supplementary Reading: Tire Slip and Modeling30m

검토

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자율 주행 자동차 특화 과정 정보

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)....
자율 주행 자동차

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