Курс 1: Введение

Курс 2: Компьютерное зрение. Computer Vision

Типичными задачами  Computer Vision являются:

  • Распознавание образов
  • Анализ движения
  • Реконструкция сцены
  • Восстановление изображений

Области, связанные с  Computer Vision:

  • Искусственный интеллект
  • Физика твердого тела
  • Нейробиология
  • Обработка сигналов
  • Статистика, оптимизация, геометрия

Некоторые прикладные задачи Computer Vision:

  • Автоматический осмотр в производственных приложениях
  • Помощь людям в задачах идентификации (например, система идентификации видов)
  • Контролирующие процессы (например, промышленный робот)
  • Обнаружение событий (например, визуальное наблюдение)
  • Взаимодействие (например, вход в устройство для взаимодействия между компьютером и человеком)
  • Моделирование объектов / сред (например, анализ медицинских изображений)
  • Навигация (например, автономное транспортное средство)
  • Организация информации (например, индексирование баз данных изображений и последовательностей изображений)

Курс 3: Глубокое обучение. Deep Learning

Курс 4: Комплексная обработка данных с сенсоров.  Sensor Fusion

Курс 5: Локализация.  Localization

Урок 1: Локализация. Гистограммные фильтры
Урок 2: Фильтры Калмана
Урок 3: Фильтры частиц
Урок 4: Поиск
Урок 5: ПИД-управление
Урок 6: SLAM (одновременная локализация и сопоставление)

Курс 6: Планирование маршрутов. Path Planning

Курс 7: Планирование действий.  Action Planning

Курс 8: Управление. ​Control

Курс 9: Системная интеграция. System Integration

Курс 10: Машинное обучение. Самообучение. Machine Learning