Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning
こんにちは、皆さん！今日は、私が最近受講したCourseraのコース「ロボティクス：推定と学習」についてレビューしたいと思います。このコースは、ロボットがノイズの多いセンサー測定から自らの状態や周囲環境の特性をどのように判断するかに焦点を当てています。
このコースでは、ロボットが不確実性を取り込み、動的かつ変化する世界から学ぶ方法を学びます。具体的には、確率的生成モデルや、ローカリゼーションおよびマッピングのためのベイズフィルタリングなどのテーマが扱われます。
主なシラバスの概要:
ガウスモデル学習: ガウス分布に基づくパラメトリックモデリングを学びます。一次元ガウス分布から始まり、多変量ガウス分布、さらにはガウスの混合モデルへと進みます。
ベイズ推定 – ターゲット追跡: 動的システムのトラッキングにおけるガウス分布を学びます。線形カルマンフィルタについて詳しく討議し、非線形フィルタリングシステムも探究します。
マッピング: ロボットマッピングおよび占有グリッドマッピングアルゴリズムについて理解を深めます。3Dマッピングにも触れます。
ベイズ推定 – ローカリゼーション: ロボティクスのローカリゼーション技術について学び、レンジ測定とオドメータ読みを組み合わせてロボットをマップ上に配置する方法を探ります。
このコースは、ロボティクスの基礎を強化するのに非常に役立ち、特にベイズ理論に興味がある方には特におすすめです。また、各トピックは段階的に進むため、理解しやすい作りになっています。
最後に、ロボティクスや人工知能の分野に興味がある方々に、このコースを強く推奨します。あなたの学びを深化させる素晴らしい機会になるでしょう！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning