Поступайте прямо сейчас на Университетский курс, предназначенный для получения передовых знаний, совместимый с вашими профессиональными обязанностями" 

Этот Университетский курс, предназначенный для ИТ-специалистов, благодаря специализированному подходу предоставляет необходимые инструменты для анализа различных теоретических основ, параметров и датчиков, позволяющих развивать технологию визуального SLAM, которая в последние годы позволила совершить революцию в области виртуальной и дополненной реальности, в создании синтетических карт или в локализации систем в неизвестных средах.

Программа проводится высококвалифицированной командой преподавателей с опытом работы в области робототехники, которая в течение 6 недель курса проведет студентов через различные методы и приложения гауссовых фильтров, графиков и оптимизации, что позволит студентам разрабатывать те системы, которые лучше всего соответствуют их знаниям. Кроме того, ИТ-специалист получит необходимые инструменты, чтобы определить, как применять визуальный SLAM в зависимости от различных условий и обстоятельств. И все это с учебным материалом, который находится в авангарде академического преподавания.

TECH предлагает этот Университетский курс, предоставляющий отличную возможность продвинуться в бурно развивающемся секторе благодаря образованию, которое обеспечивает гибкость для студентов. Таким образом, ИТ-специалисту понадобится только ноутбук, планшет или смартфон с подключением к интернету, чтобы получить доступ ко всему мультимедийному содержимому в полном объеме с первого дня обучения. Таким образом, не имея фиксированного расписания занятий, студенты смогут получать доступ к Университетскому курсу в любое удобное для них время и в любом месте.

Программа обучения будет дополнена участием приглашенного международного руководителя, известного своей профессиональной деятельностью во всем мире, который проведет мастер-класс, специализирующийся на позиционировании роботов и одновременном картировании с использованием компьютерного зрения.

Усильте свое профессиональное развитие благодаря привлечению приглашенного международного руководителя, который проведет первоклассный мастер-класс" 

Данный Университетский курс в области визуального SLAM: позиционирование и одновременное картирование роботов с помощью компьютерного зрения содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области робототехники
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Сократите долгие часы учебы благодаря дидактическим материалам и системе Relearning, которую предлагает TECH во всех своих программах"   

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Университетский курс, на котором вы познакомитесь с реальными практическими кейсами, которые можно использовать в повседневной работе в области робототехники"

Онлайн-курс, который позволит вам глубже погрузиться в проективную геометрию и ее приложения"

Учебный план этого Университетского курса был разработан в соответствии со строгими рекомендациями преподавателей, входящих в состав разработки этой программы, чтобы студенты получили наиболее полные и обновленные знания в области визуального SLAM. Для этого в распоряжении ИТ-специалиста будут видео-конспекты, специализированные материалы и реальные примеры из практики, которые облегчат обучение в области одновременного позиционирования и картографии, наиболее широко используемых методов и последних приложений визуального SLAM. Система Relearning, которую TECH применяет во всех своих программах, позволит студентам учиться более естественным и прогрессивным способом. 

Узнайте больше о позиционировании и одновременном картографровании в более простой и динамичной форме благодаря системе Relearning этого Университетского курса" 

Модуль 1. Визуальный SLAM. Позиционирование и одновременное картирование роботов с помощью компьютерного зрения

1.1. Позиционирование и одновременное картирование (SLAM)

1.1.1. Позиционирование и одновременное картирование. SLAM
1.1.2. Приложения SLAM
1.1.3. Принцип работы SLAM

1.2. Проективная геометрия

1.2.1. Модель Pin-Hole
1.2.2. Оценка внутренних параметров камеры
1.2.3. Гомография, основные принципы и оценка
1.2.4. Фундаментальная матрица, принципы и оценка

1.3. Гауссов фильтр

1.3.1. Фильтр Калмана
1.3.2. Информационный фильтр
1.3.3. Настройка и параметризация фильтров Гаусса

1.4. Стерео EKF-SLAM

1.4.1. Геометрия стереокамеры
1.4.2. Извлечение признаков и поиск
1.4.3. Фильтр Калмана для стерео SLAM
1.4.4. Настройки стереопараметров EKF-SLAM

1.5. Монокулярная система EKF-SLAM

1.5.1. Параметризация ориентиров в EKF-SLAM
1.5.2. Фильтр Калмана для монокулярного SLAM
1.5.3. Настройка параметров монокулярного EKF-SLAM

1.6.  Обнаружение замыкания шлейфа

1.6.1. Алгоритм полного перебора
1.6.2. FABMAP
1.6.3. Абстрагирование с использованием GIST и HOG
1.6.4. Обнаружение с помощью глубокого обучения

1.7. Graph-SLAM

1.7.1. Graph-SLAM
1.7.2. RGBD-SLAM
1.7.3. ORB-SLAM

1.8. Direct Visual SLAM

1.8.1. Анализ алгоритма Direct Visual SLAM
1.8.2. LSD-SLAM
1.8.3. SVO

1.9. Visual Inertial SLAM

1.9.1. Интеграция инерциальных измерений
1.9.2. Низкое сопряжение: SOFT-SLAM
1.9.3. Высокое сопряжение: Vins-Mono

1.10. Другие технологии SLAM

1.10.1. Приложения помимо SLAM visual
1.10.2. Lidar-SLAM
1.10.2. Range-only SLAMM

Университетский курс, который позволит вам открыть свое поле зрения и узнать о различных применениях визуального SLAM"