Udacity Machine Learning Engineer Nano-degreeを受講した感想 - Qiita
2016年12月から2017年5月まで、UdaicityのMachine Learning Engineer Nanodegreeを受講しました。Udacity自体の記事はいくつか見つけられましたが、受講前に、Nanodegreeについてはあまり日本語での記事を見かけませんでした。受講後の感想も込めて、どのようなサービスなのか、どのようなことが学べてどういう人に向いているのか、メモしておきたいと思います。 [http://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009] 具体的なサービス内容 一月１９９ドルのオンライン有料コース。一部のコンテンツはUdacityの無料のコースと被っていますが、MLの基本が学びやすいように、コンテンツが整理されています。また、課題が設定されていて、supervised le
Udacity自動運転エンジニアコースのTerm2を終えた感想 - Qiita
オンライン講座のUdacityが提供する自動運転エンジニアコースのTerm2を修了したので，そのざっくりとした内容と感想を書こうと思います．Term1の感想はこちらにあります． Term2のプロジェクト Term1ではDeep LearningとComputer Visionについて学び，使用言語はPythonでした． Term2ではセンサーフュージョン，自己位置推定，制御について学び，使用言語は自動運転の開発に最も用いられているC++が用いられています．センサーフュージョンと自己位置推定の講義はメルセデスベンツにより提供されており，制御はUBER Advanced Technology Groupにより提供されています．どちらも積極的に自動運転車の開発を行なっている会社であり，最先端の技術を学ぶことができます．課題は全部で5つで期間は3ヶ月となっています． センサーフュージョン センサー
AI for Robotics - localization
Udacityのロボットカーのクラス、昔途中までやったんだけど途中で放置してしまったので、もう一度やりなおしてみる。ブログにメモっとかないと、何をやったかひとつも覚えていないという記憶力の無さ。 Lesson 1: Localization (pdf)(動画) 自分がどこにいるかを判定する、Localizationという問題を、1次元の世界で説明 senseで、センサーからの入力によって、事前確率と乗算し、正規化して確率分布にする。 moveでロボットを移動させるが、ロボットは完全に正確に移動するわけではないので、確率は鈍化する。convolutionで確率を足し合わせる。 p = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] world = ['green', 'red', 'red', 'green', 'green'] measurements = ['red', 'red']
Robotics Software Engineer Nanodegree Program Syllabus: Term One, in Depth
As announced at Udacity’s Intersect 2017 Conference, applications are now open for our groundbreaking new Robotics Software Engineer Nanodegree program. We are so excited to offer a program that instills fundamental robotics knowledge, and simultaneously teaches students the most cutting-edge techniques that are impacting myriad industries, and engendering positive change at a global level. Our Ap
Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してる
Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してます。 -> 追記: 受講が終わりました Deep Learning Nanodegree Foundation | Udacity MOOC を受けるのは、31 回目だけれども、 Udacity Nanodegree は今回が始めて。なにしろ、学費が 599 ドル(= 6.5 万)というお値段。 1/3 が終わったので、少しずつまとめていこうと思う。 未完成だけれども、続きは、毎週更新する予定です。 概要# Youtube Star の Siraj Raval# 日本では知られていない、Deep Learning 界の Youtube Star, Siraj Raval が Deep Learning の手法を教えてくれる。 動画がとにかくおもしろい。まずは動画紹介。 授業の流れ# 授業
I couldn’t afford Siraj Raval’s deep learning Udacity course.
extends the date line until next week, I’d certainly able to do that. Sadly, this is probably a one time thing only at Udacity. I tweeted this yesterdayWho don’t know Siraj Raval? He is computer science version of Neville Medhora (jk). He is one of the best youtuber in education — engaging, hilarious, non-BS style of teaching. Everyone loves him. Anyway, based on the landing page — I notice most o
Deep Learning Online Training Course | Udacity
This Nanodegree trains the learner about foundational topics in the exciting field of deep learning, the technology behind state-of-the-art artificial intelligence. This Nanodegree trains the learner about foundational topics in the exciting field of deep learning, the technology behind state-of-the-art artificial intelligence.
Deep Learning Nanodegree Foundation@Udacityに登録した - Ha1 notes
1. はじめに 2. どんなやつが受講するのか 3. なぜUdacity 4. なぜDeep Learning Nanodegree Foundation 5. 事前準備 6. おわりに 1. はじめに Deep Learning Nanodegree Foundation@Udacityの受講登録を行いました．600ドルの有料講座1ですが，3., 4.に示した理由から受講して見ようかなと．下記のスケジュールで講座が開講されるみたいなので，毎週記事を追加したいと思います．あと，クラスのslackを覗いた感じほとんど日本人がいないようなので，非常に心細いです．もし受講されている方がおられましたら，お声掛けください． Types of Machine Learning and when to use Machine Learning Neural Network Architecture an
Intro to Machine Learning at Udacityを修了した. - SE Can't Code
Udacityの機械学習コースの「Intro to Machine Learning」を修了した。内容自体は割と簡単で、機械学習を勉強すると避けては通れない数式は一切出てこなくて、機械学習モデルの概念を実際にScikit-Learnのライブラリを使ってコード書きながら学んでいく形式だった。機械学習とはなんぞや、というプログラマにとっては良い講義だと思う。ただ、数式出てこない時点で各モデルを深く学ぼうというスタイルから外れるので、こいつで機械学習で何が出来るのか、であったり、機械学習のプロセスをイメージ出来るようになったあとで、細かいところを他のコースやコンテンツで学んでいくやり方になると思う。なので、個人的には若干物足りない講義ではあったが、断片的に学習していた機械学習の知識を整理することが出来たので良かった。 www.udacity.com しかし最後の方の講師のムービーで、「シリコンバ
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Deep Learningの基礎を概観しました@ UdacityのDeep learning nanodegree foundation - 世界を目指すIT少年の学習記録
自律移動ロボットを理解する | 知の見取り図
Artificial Intelligence for Robotics
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