¿Qué tan difícil sería para un ingeniero mecánico obtener un nanogrado (Udacity) para autos sin conductor y tener éxito en la codificación?

Soy ingeniero de sistemas embebidos automotrices con 5 años de experiencia en electrónica de tren motriz en Bosch. Antes de eso, fui pasante de investigación en un laboratorio financiado por el gobierno canadiense para investigar sobre vehículos eléctricos y electrónicos de potencia asociados con ellos.

Fui aceptado en su primera cohorte para un auto sin conductor, pero decidí prepararme mejor después de analizar más profundamente el plan de estudios y decidí tomar la cohorte del 17 de enero.

Me inscribí en sus cursos básicos para equiparme mejor para estar al tanto del curso de nanogrado. Los cursos gratuitos que tomé sobre udacity

  • Introducción a la estadística.
  • Programación de fundamentos con Python.
  • Estadísticas descriptivas
  • Estadística inferencial
  • Introducción a la visión por computadora.
  • Introducción a la inteligencia artificial.
  • Inteligencia artificial para robótica.

También me inscribí en

  • Redes neuronales artificiales en curso
  • Cálculo variable múltiple en la academia Khan
  • Ecuaciones diferenciales en la academia Khan

Para otro material en el que confié

  • NPTEL: cursos gratuitos de YouTube respaldados por el instituto indio de tecnologías

Y herramientas estadísticas como

  • Wolfram Alpha

Herramientas matematicas

  • Matlab
  • Octava

Obtuve sólidos fundamentos técnicos en

  1. Teorema de Bayes
  2. Filtros Kalman utilizados para la localización de un robot.
  3. Filtros de partículas utilizados para la localización de un robot.
  4. Algoritmos de planificación
    1. A * utilizando heurística
    2. Primeros conceptos de búsqueda y búsqueda de árbol
    3. Planificación dinámica
    4. Actualización sobre el control PID.
  5. Cálculo multivariable
  6. Matrices

Todavía estoy a mitad de camino en algunos cursos y recién comencé con la visión por computadora.

A pesar de mi experiencia actual con el control del motor, los protocolos de comunicación automotriz, el desarrollo de la ECU y la experiencia en pruebas, debo admitir que estos cursos me han ayudado a aprender mucho y a obtener una perspectiva sobre cómo hay un cambio de paradigma al ver el automóvil como un robot maniobrable y navegable con entradas de varios tipos de sensores por encima del sistema existente.

Llegando a su pregunta sobre la experiencia de codificación. Es importante que elimine su noción preconcebida de que no conoce la codificación. Para … saber codificar todavía . No tenía experiencia en programación. Tengo experiencia en modelar y escribir algoritmos en Matlab, que está lejos de lo que uno llamaría experiencia de codificación.

  • Aprendí la programación de Python desde cero cuando me inscribí en estos cursos.
  • Lo que realmente importa es el sentido común y su aptitud para construir lógica para resolver problemas claros y usar algoritmos y pseudocódigos.
  • Solo necesita saber lo que quiere hacer y el desbordamiento de la pila puede llevarle el resto de la distancia.

Por ejemplo

  • El problema en cuestión es modelar la velocidad del componente rotativo.
  • Tengo información del sensor. Y el sensor solo me da la posición.
  • ¿Cómo modelo la velocidad según la posición?
  • Simple Necesito un mecanismo de diferenciación para medir la tasa de cambio de posición.
  • Entonces leí la posición en cada muestra que obtengo. Diferenciar numéricamente para obtener velocidad.
  • El lenguaje en cuestión es Python.
  • Es suficiente saber cómo obtener datos, diferenciarlos, almacenarlos y generarlos.
  • Solo necesita conocer las sintaxis que Python utiliza para realizar los pasos mencionados anteriormente.
  • Aquí viene el desbordamiento de pila.
  • Pero no en su totalidad. Necesito modificarlo un poco.
  • Yo cometo errores. Busco en Google por qué me sale este error. Hago mi código mejor.
  • Así es como aprendí a programar.

Antes de estos cursos ya sabía cómo funcionan los sistemas electrónicos de automoción para los que hay tanto material disponible en Internet.

Si está dispuesto a alejarse de su zona de confort, vea el automóvil desde una lente diferente, como un motor de procesamiento de datos de múltiples fuentes y aprenda los idiomas que están más optimizados para procesar estos datos. Creo que es bastante fácil.

Me llevó 3 meses y pasé aproximadamente 1 hora por día en un día laborable y 5 horas los fines de semana para aprender todo lo que mencioné y todavía tengo margen para aprender más.

En primer lugar, felicidades por haber terminado tu maestría en mí. Ese es un gran logro. Aquí está mi respuesta a tu pregunta

  1. El auto de conducción es difícil. Estoy hablando de trabajar en un auto sin conductor. Pasamos día y noche para encontrar la mejor solución de optimización para el automóvil sin conductor. No solo la parte de Deep Learning sino también las pruebas, la integración y el desarrollo en todos los aspectos. Ahora, cuán fácil o difícil de aprender es el Udacity Self-Driving Car NanoDegree, la respuesta es que todo depende de su esfuerzo. Cuando te comprometiste a terminar el curso difícil, obviamente estás aprendiendo algo valioso. Es posible que no lo entiendas por primera vez, pero debes repetirlo. Sea valiente ante el fracaso, mire la esencia del aprendizaje. Por lo tanto, cuando comienzas a conectar los puntos, te da una mejor comprensión y las cosas se vuelven más fáciles. Te enfrentarás a una fuerte curva de aprendizaje, pero está bien. Es un proceso de aprendizaje.
  2. Puede aprender Python y C ++ para habilidades de programación.
    Aprende a usarlo, si tienes más tiempo, aprende a dominarlo. Esas son tus herramientas.

    Aprenda la IA básica fundamental en el aprendizaje profundo para que no se sorprenda de lo que habla el programa y todos los que se inscribieron.

    Conozca las estadísticas básicas y estoy seguro de que lo sabe ya que ha finalizado el programa Master.

    Aprenda lo fundamental en la teoría de control para que tenga una mejor influencia en la contribución para los desafíos.

En resumen, esos son dos puntos que puedo responder de sus preguntas. Disfruta del proceso de aprendizaje, no te apresures para que puedas entender el conocimiento. Que te diviertas !