Handbuch zum Udacity Nanodegree Kurs

Diese Woche begann für den ersten Batch der Nanodegree Kurs für Selbstfahringenieure auf der Onlineplattform Udacity. In diesem dreiteiligen Kurs der insgesamt neun Monate dauern wird lernen die Teilnehmer alle Algorithmen und Methoden um selbstfahrende Autos zu programmieren. Es ist der erste Kurs dieser Art und hat einige Aufmerksamkeit auf sich gezogen.

Meine Bewerbung für den Kurs wurde akzeptiert und nach Bezahlung von 800 Dollar für die ersten drei Monate (Term 1) wurde ich dem zweiten Batch zugeteilt, der ab dem 12. Dezember den Kursbeginn antritt. Pro Batch scheinen an die 300 Studenten teilzunehmen. In dieser Serie werde ich regelmäßig über den Kurs und das Gelernte berichten.

Heute erhielten die Teilnehmer des zweiten Batches das Studentenhandbuch zur Vorbereitung. Darin werden die häufigsten Fragen beantwortet. Das Udacity-Kursteam besteht aus 15 Personen, die entweder unterrichten, das Open Source Projekt oder die Studentencommunity betreuen.

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Die Studenten kommen aus fast allen Ecken und Enden der Welt. In der nur für Teilnehmer zugänglichen Facebookgruppe stellen sich gerade alle vor, einschließlich ihres Standortes. Darunter sind unter anderem Mexiko, USA, Kanada, Österreich, Deutschland, Guatemala, Australien oder Kolumbien. Der Sinn seinen Standort bekanntzugeben liegt in den lokalen Studiengruppen, die Studenten bilden können, um Projekte gemeinsam zu bearbeiten.

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Jeder Student bekommt auch eine Mentor zugeordnet, der einmal wöchentlich nachfragt wie es geht, damit man nicht den Anschluss verliert. In einem internen Slack-Forum können Studenten Fragen und Probleme diskutieren und Ankündigungen machen.

Der Aufwand für den Kurs wird mit 10 Stunden pro Woche angegeben, also ziemlich intensiv. Jedes Studentenprojekt wird beim Abgabetermin bewertet. Nur die Studenten, die alle Projekte rechtzeitig abgegeben haben, dürfen nachher bei den Bewerbungsgesprächen mit den Hiring Partners mitmachen. Insgesamt haben sich 14 Unternehmen mit Udacity zusammen getan, um die Absolventen einzustellen.

Der Kursinhalt selbst ist in drei jeweils dreimonatige Teile gesplittet:

Term 1: Computer Vision und Deep Learning

Computer Vision und Deep Learning werden auf die Herausforderungen eines Fahrzeugs angewandt. Hier lernt man wie Spurlinien erkennt, Lenkwinkel vorhersagt und weiteres anhand von Kameradaten.

Mehr Details zum Term 1 hat der Kursleiter dazu in diesem Blog gepostet.

Term 2: Sensor Fusion, Lokalisierung und Kontrolle

Hier lernen Studenten wie sie Datenmengen von Sensoren anwenden um die Umgebung zu erkennen und das Fahrzeug zu kontrollieren. Sie evaluieren Sensordaten von Kameras, Radar, LIDAR und GPS und verwenden diese in um das Fahrzeug zu steuern und kontrollieren.

Term 3: Wegplanung, Schwerpunktthema und Systeme

Studenten lernen wie man plant wohin ein Fahrzeug fahren soll und wie die Fahrzeugsysteme zusammenarbeiten um es dorthin zu bringen. Die Studenten wählen auch ein Schwerpunktthema ihrer Wahl aus.

Für mich beginnt der Kurs also am 12. Dezember, und bereits am 19. Dezember ist die erste Aufgabe fällig. So viel Stress also noch vor Weihnachten!

 

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