1/1

UCL开放课程:强化学习/Reinforcement Learning

该课程为强化学习的基础课,在智能机器人控制中有大量的应用,它的“进阶”版DeepReinforcement Learning(AlphaGo的核心技术之一)。有别于“经典”的控制理论,比如Classical Control Theory (根轨迹、频域设计那些), Robust Control, MPC,Adaptive Control等等,它是Model-Free控制理论,相对来说有更大的自由度吧。它的部分控制策略也是有stability保证的, 具体可以去查查paper吧 (我是自控领域出生,对机器学习领域发展出来的控制理论了解不深)。

小象学院视觉SLAM-无人驾驶

本次的SLAM课程主要包括以下三个部分: 1.以快速入门和理解为主,讲解SLAM的基本概念和知识,包括传感器、滤波、刚体的坐标系与运动、李群与李代数。其中传感器主要涉及视觉和激光两部分。视觉部分将介绍相机模型以及底层、中层、高层图像处理。 2.围绕当前研究的热点和重点来解答一下几个问题:SLAM与无人机有什么联系?SLAM与无人驾驶存在那些技术和未知的探索?AR/VR为什么需要凭借SLAM,又可以为我们带来什么? 我们生活的实践中,SLAM助力盲人导航? 3.以程序示例来进行模块化演示和强化理解,抛开那些所谓的多视几何、随机估计、计算几何等困扰,简化理解,快速找寻兴趣点。不管是从事机器视觉、激光雷达,还是VINS都将在这里找到自己的部分回答。

北风网AI人工智能顶级实战工程师

人工智能,下一场互联网革命!2017年机器学习工程师正在成为IT行业需求缺口最大的岗位,机器学习平均年薪较其他岗位平均年薪高。并且随着从业年限递增,机器学习从业人员平均薪酬涨幅高。机器学习从业人员平均月薪分布,超过70%从业者月薪为20K-50K。

2018北风人工智能课程

基础入门到企业级项目实战