DSCM040 Алгоритми за автономни системи за управление
Анотация:
В курса “Алгоритми за автономни системи за управление” се излагат относително подробно темите за обучение чрез поддръжка, както и някои от най-широко използваните модели за локализация на обекти, прилагани към автономни системи за управление и в частност към самоуправляващи се автомобили. Част от разглежданите модели ще бъдат внедрявани в системите за управление както на симулирани, така и на реални устройства.
Преподавател(и):
доц. Стоян Мишев д-р
доц. Ясен Горбунов д-р
Лъчезар Петров
Описание на курса:
Компетенции:
Успешно завършилите курса студенти ще:
▪ познават обучение с поддръжка;
▪ познават най-широко използваните модели за локализация на обекти;
▪ умеят да внедряват модели, които се използват в симулирани или реални устройства.
Предварителни изисквания:
Желателно е студентите да са преминали курсовете:
- DSCM001 Прогнозиране чрез анализ на данни – I част;
- DSCM002 Матрични изчисления;
- DSCM030 Теория на данните,
в които се придобиват необходимите знания по математика и математическа статистика, машинно обучение и умения по компютърно програмиране.
Форми на провеждане:
Редовен
Учебни форми:
Лекция
Език, на който се води курса:
Български
Теми, които се разглеждат в курса:
- Кратка история на системите за автономно управление
- Машинно обучение с поддръжка
- Упражнения
- Контролна работа 1
- Модели за локализация и проследяване
- Алгоритми за автономно управление на автомобили
- Локално планиране динамиката на движение
- Внедряване на модели в симулирани реални устройства
- Упражнения
- Контролна работа 2
Литература по темите:
Основна литература:
1. Sutton and Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press, 2017
2. Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd edition, Springer, 2022
3. V Kishore Ayyadevara , Yeshwanth Reddy, Modern Computer Vision with PyTorch, Packt, 2020