In this course, you will delve into the groundbreaking intersection of AI and autonomous systems, including autonomous vehicles and robotics. “AI for Autonomous Vehicles and Robotics” offers a deep exploration of how machine learning (ML) algorithms and techniques are revolutionizing the field of autonomy, enabling vehicles and robots to perceive, learn, and make decisions in dynamic environments. Through a blend of theoretical insights and practical applications, you’ll gain a solid understanding of supervised and unsupervised learning, reinforcement learning, and deep learning. You will delve into ML techniques tailored for perception tasks, such as object detection, segmentation, and tracking, as well as decision-making and control in autonomous systems. You will also explore advanced topics in machine learning for autonomy, including predictive modeling, transfer learning, and domain adaptation. Real-world applications and case studies will provide insights into how machine learning is powering innovations in self-driving cars, drones, and industrial robots. By the course's end, you will be able to leverage ML techniques to advance autonomy in vehicles and robots, driving innovation and shaping the future of autonomous systems engineering.



AI for Autonomous Vehicles and Robotics
Ce cours fait partie de Spécialisation AI for Mechanical Engineers

Instructeur : Wei Lu
3 745 déjà inscrits
Inclus avec
(39 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Revise
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Reinforcement Learning
- Catégorie : Automation
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Machine Learning Software
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Machine Learning
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3 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 3 modules dans ce cours
In the first module, we describe several types of robotics and explain key technologies for self-driving cars. We will also explain the application of AI in autonomous systems.
Inclus
2 vidéos4 lectures1 devoir
In Module 2, we will review various types of algorithms that are used in robotics and self-driving cars and explain in more detail the principles and functions of key algorithms. We will also examine the applications of algorithms such as reinforcement learning and object detection techniques.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
In the third Module, we will discuss the following concepts related to robotics: motion planning, perception, and learning. For self-driving cars, we will examine state estimation, localization, and visual perception. Finally, we review the applications of key algorithms such as object detection techniques.
Inclus
3 vidéos6 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
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Instructeur

Offert par
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- Statut : Essai gratuit
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- Statut : Prévisualisation
University of Washington
- Statut : Prévisualisation
Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
39 avis
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Révisé le 5 août 2025
Generally good. From Module 1 to 3, it is gradually getting more difficult and requiring more knowledge and concentration. Maybe it can be more technical oriental rather than conceptional.

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Foire Aux Questions
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
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