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Week 1 Course info. https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars? UNIVERSITY OF TORONTO Lesson 3. Driving Decisions and Actions Contents Planning : types (window of time), examples Various decisions needed for a simple intersection scenario Type of planning Reactive Predictive Planning : Examples Making decisions Long-term (Entire driving task) (출발지에서 목적지까지의 계획) How to navigate from Ne..

Week 1 Course info. https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars? UNIVERSITY OF TORONTO Lesson 2. Requirements for Perception Contents What is perception? Goals for perception Static, dynamic objects Ego requirements Challenges to perception Roughly... Input -> Perception (Analyze ego motion & environment) -> Planning (Decide on and plan a maneuver) -> Drive What is perception? We want..

Week 1 Course info. https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars? UNIVERSITY OF TORONTO Lesson 1. Taxonomy of Driving Contents Basic definitions Requirements for automoation classification The driving test Taxonomy for driving automation (levels) Limitations of this taxonomy Dictionary Taxonomy : 분류, 분류 체계 Terms and Definitions Driving test Perceiving the environment (주위 환경 인식) Plannin..

자율주행에 대한 공부를 하기 위해서 Coursera 플랫폼에 있는 자율주행 자동차 특화 과정에 수강신청을 했다. 자율주행과 ADAS 시스템을 설계하는 회사에 다니고 있고, 설계하는 팀에서 일을 하고 있다. 그런데 아무래도 전공이 이 분야가 아니다보니 나 스스로 이 분야에 대해 근본이 없는 느낌을 너무 많이 받고 있다. 그래서 어차피 업무적으로도 알아야하니까 이 분야를 공부할 것이다. 원래 udacity에서 제공하는 프로그램을 수강할까 고민했는데 비용이 너무 많이 차이나서 그냥 coursera로 신청했다. 뭐가 됐든 공부를 해서 기반 지식을 다지는게 중요하니까. 순서는 coursera에서 제공하는 순서에 맞게 진행할 것이다. 꽤 긴 호흡이 될 것 같고, 영상 별로 정리해서 업로드를 진행할 것이다!

드디어 처음으로 Coursera에서 수강한 Machine Learning 강의를 다 끝냈다! 뒤로 갈수록 매트랩에도 더 익숙해지고, 퀴즈들도 더 잘 풀게 되면서 프로젝트도 수월하게 마친 것 같다. 내가 작성한 프로젝트 코드는 내 GitHub에 올릴 예정인데, Git 관련 책을 정리하면서 같이 진행해야겠다.