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칼만필터 2: EKF(확장 칼만), UKF(엔센티드 칼만), Particle Filter(파티클 필터)

쉬운 예제를 통한 EKF(확장 칼만), UKF(엔센티드 칼만), Particle Filter(파티클 필터) 이론적인 동작 원리를 이해할 수 있습니다.

10명 이 수강하고 있어요.

난이도 중급이상

수강기한 무제한

CJ

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임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!

CJ

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • EKF(확장 칼만), UKF(엔센티드 칼만), Particle Filter(파티클 필터)의 완벽한 이론습

  • 튼튼한 수학적 이론접근

비선형 상태 추정(Nonlinear State Estimation)강의 입니다.

다음 3가지 주제에 대해 매우 수학적이지 만 가능한 쉬운 예제로

강의를 진행 합니다. 칼만필터를 공부하시는 분들에게 조금이나마 도움이 되시길 바랍니다.


1.확장 Kalman필터( : Extend Kalman Filter)

2. Unscented 칼만필터(Unscented Kalman Filter)

3.파티클 필터(Particle Filter)

4.교재안내: 칼만필터 입문

구입처:

교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000221282046

알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=402181378

예스24:https://www.yes24.com/product/goods/196505151


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 칼만 필터(Kalman Filter)의 작동 원리를 수학적으로 정확히 이해하고 싶은 분들

  • 로봇공학, 제어공학, 신호처리 공부하시는 분들

  • 머신러닝, 인공지능 , 컴퓨터 비젼 전공하시는 분들

선수 지식,
필요할까요?

  • 확률통계 기이론 , 선형대수의 행렬이론, 미적분학의 테일러 전개이론

  • Python 언어 기본 지식

  • 칼만필터 1강의 (이 강의의 내용들이 수업에 사용되서 선수 조건으로 들으시면 좀 더 이해하기 쉬워집니다)

안녕하세요
임장환입니다.

307

명

수강생

14

개

수강평

10

개

답변

4.6

점

강의 평점

7

개

강의

박사 졸업 후 5년 정도 Computer vision를 공부하고 가르치는 계기가 돼서

지금까지 수학전공과 공학이론을 연결한 공부들을 하고 있습니다.

전문분야(공부 분야)

전공: 수학(Topological Geometry), 부전공(컴퓨터 공학)

현) 3D Computer Vision(3D Reconstruction) , Kalman Filter, Lie-group(SO(3)),

Stochastic Differential Equation 연구자

현) 유튜브 채널 운영: 임장환: 3D Computer Vision

현) facebook Spatial AI KR 그룹 (수학전문위원)

출신학교

독일 Kile 대학 이학박사 (Topological Geometry & Lie-group 전공, 컴퓨터 공학 부전공)

다비드 힐베르트(David Hilbert)계 수학자

참고:Mathematics Genealogy Project

경력

전) 대성그룹 자회사 두비비젼 CTO

전) 중앙대학교 첨단영상 대학원 연구교수(3D Computer Vsion연구)

저서:

최적화이론: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000200518524

링크

유튜브: https://www.youtube.com/@3dcomputervision

블로그: https://blog.naver.com/jang_hwan_im

 

 

 

 

 

 

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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