Nanodegree-Grundlagenprogramm

Intro to Self-Driving Cars

Deine Straße zum autonomen Fahren

Unsere mobile Zukunft braucht keine Fahrer mehr. Aber dich! Unser Online-Kurs ist eine Einführung in die selbstfahrende Automobilität – online, kompakt und praxisnah. Lerne, welche Probleme Self-Driving Cars aufwerfen, was EntwicklerInnen dieser Branche machen und wie du hier eine Karriere startest.

Bis 07. November 2017 für den nächsten Kurs anmelden!

  • Zeitachse
    4 Monate

    Lerne 10-15 Stunden wöchentlich, um in 4 Monaten abzuschließen.

  • Kursbeginn
    07. November 2017

    Die Anmeldung für diese Kohorte ist geschlossen.

  • Kursgebühren
    800€

    Einmalige Zahlung

Intro to Self-Driving Cars

Was spricht für dieses Nanodegree-Programm?

Mit minimaler Programmiererfahrung Maximales erreichen! Dieses Nanodegree-Programm legt die Grundlagen autonomen Fahrens und zeigt, wie seine Problemfelder mit Python und C++ angegangen werden. Es ist eine Einführung im doppelten Sinne: Der Abschluss öffnet die selbstfahrende Zukunft und ist euer Ticket für das Self-Driving Car Engineer Programm.

Was spricht für dieses Nanodegree-Programm?

Laut Studien sind für
400 Mio.
der Unfälle menschliche Fehler verantwortlich.

4 Monate
Intro to Self-Driving Cars
€800

einmalig

Lerne die Grundlagen der Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge wie C++, Machine Learning, Wahrscheinlichkeit und lineare Algebra.

Jetzt anmelden!
Bahnbrechender Lehrplan
Bahnbrechender Lehrplan

Bahnbrechender Lehrplan

Sebastian Thrun, David Silver, Udacitys restliches Self-Driving Car Team: allesamt Pioniere der Branche. Unsere Programme sind die einzigen ihrer Art. Wenn du selbstfahrende Technologien entwickeln und verbessern möchtest, bist du hier richtig.

Außergewöhnliche Lernerfahrung

Außergewöhnliche Lernerfahrung

Lernen ist bei uns mehr als nur ein Inhalt. Mit Tag eins unterstützen wir dich: Dein persönlicher Mentor wird dich durch den Kurs begleiten, unsere Gutachter geben individuelles Feedback zu deinen Projekten und du tauschst dich in unserer Slack-Community mit Mitlernenden aus.

Zugang zum nächsten Nanodegree – und deiner Karriere
Zugang zum nächsten Nanodegree – und deiner Karriere

Zugang zum nächsten Nanodegree – und deiner Karriere

Diesem Programm übergeordnet ist unser Self-Driving Car Engineer Programm. Es führt euch direkt in die automotive Branche, hat allerdings eine Bewerbungsphase. Für AbsolventInnen dieses Einstiegsprogramms kein Problem: Ihr werdet definitiv angenommen.

Kaum Voraussetzungen

Kaum Voraussetzungen

Jeder, der ein bisschen Erfahrung in der Programmierung mitbringt, kann hier kompakt und online lernen, was automotive Fahrzeuge möglich macht und wie man ihre Probleme mit Python und C++ löst.

Von und mit den Besten lernen

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

Präsident von Udacity

Wissenschaftler. Lehrer. Erfinder. Unternehmer. Sebastian Thrun ist vieles, unter anderem Gründer von Udacity und Tutor dieses Kurses. Sein Spleen: autonome Vehikel. Seine Mission: digitale Bildung weltweit erschwinglich machen.

Andy Brown
Andy Brown

Kursleiter

Andy begleitet uns seit den Frühtagen von Udacity: Während er am MIT Physik studierte, brachte er sich mit Udacity das Programmieren bei. Und half uns seitdem, unsere Lernerfahrung sukzessive zu verbessern.

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

Tutorin

Während ihres Elektrotechnik-Masters in Stanford hat sich Cezanne auf Computer Vision spezialisiert. Inspiriert vom Drang und der Fantasie aller, die Neues lernen wollen, will sie inklusivere und effektivere IT-Bildung erschaffen.

Andrew Paster
Andrew Paster

Tutor

Als Entwickler möchte Andrew lieber das Morgen zeigen als dem Gestern nachzuhängen. Mit einem Yale-Abschluss und einigen Jahren Lehrerfahrung kann er diese erfüllende Herausforderung auch den Lernenden dieses Kurses ermöglichen.

Anthony Navarro
Anthony Navarro

Produktleiter

Nach seiner Zeit bei der US Army hat Anthony einen Master in Computertechnik an der Colorado State gemacht. Er leitet unsere Nanodegree-Programme Robotik und Self-Driving Car Engineer.

Elecia White
Elecia White

Ingenieurin, Autorin, Gastgeberin

Elecia entwickelt für Logical Elegance, schreibt über Embedded Software bei O’Reilly und hat einen Podcast: Embedded.fm. Ihren Enthusiasmus für Entwicklung und Geräte will sie teilen – dieser Kurs ist Elecias Bühne.

Tarin Ziyaee
Tarin Ziyaee

Leiter KI bei Voyage

Als Leiter der Abteilung Künstliche Intelligenz bei Voyage Auto tüftelt Tarin an kostengünstigen selbstfahrenden Taxis. In seinen 14 Jahren als Experte für Reize und neuronale Netze hat er unter anderem Apple begleitet.

Was du lernst

Kursplan

Hier wirst du den Umgang mit Python und C++ vertiefen, Matrizen und Kalkulation auf Code anwenden und Computer Vision sowie Machine Learning entdecken. Alle diese Gebiete helfen dir, Probleme rund um selbstfahrende Autos zu lösen. Und: Der Abschluss ist dein Ticket für den aufbauenden Self-Driving Car Engineer.

Du untersuchst den Komplex autonomes Fahren mit Python, C++, Matrizen und Kalkulation in Code, Computer Vision und Machine Learning.

Details anzeigen

Dauer: 4 Monate

“Mit den Technologien zur autonomen Mobilität erleben wir eine Revolution. Wir sollten sie aber nicht nur erleben, sondern gestalten. Ich bin mit sicher, dass unsere Absolventen die Revolution prägen können.”

— Sebastian Thrun, Präsident und Gründer von Udacity


Learning to Code

Real Stories by Students

FAQ
    Highlights
  • Warum sollte ich mich für dieses Programm entscheiden?

    Weil selbstfahrende Autos die intelligente Zukunft unserer Verkehrs- und Transportsysteme verkörpern. Und weil dieses Einführungsprogramm der perfekte Auftakt für eine Karriere in der Self-Driving Car Branche (SDC) ist. Du brauchst nur minimale Programmierkenntnisse, um hier die Grundlagen für das Programmieren autonomer Fahrzeuge zu legen, um dich in Machine Learning, objektorientierte Programmierung oder Robotik einzudenken. Um zu lernen, wie man SDC-Probleme in Python und C ++ löst und welche Instrumente, Prozesse und Sensorien selbstfahrende Autos überhaupt möglich machen. Und das Beste: Alle Absolventinnen und Absolventen erhalten garantiert Zugang zum fortgeschrittenen Self-Driving Car Engineer Nanodegree-Programm!

  • Was lerne ich genau?

    Das Programm umfasst die Grundlagen Bayesscher Wahrscheinlichkeit, C ++, linearer Algebra, objektorientierter Programmierung (mit Python und C ++), Data Science, maschinelle Lokalisierung und Kontrolle sowie Prozesse des Machine Learning und der Computer Vision.

  • Woher weiß ich, ob es das richtige Programm für mich ist?

    Du interessierst dich für selbstfahrende Autos, ihre Technologie und die Herausforderungen der Smart Mobility? Du hast ein grundlegendes Verständnis von Programmierung und Algebra? Bitteschön.

    Dieses Programm bereitet Karrieren in einem der spannendsten Branchen der Zukunft (ja eigentlich schon der Gegenwart) vor. Und das auch für Lernende, die noch nicht alle Fähigkeiten und Erfahrungen besitzen, um sich schon heute für einen Job in diese Richtung zu bewerben. Wenn abschließt, ist dir die Zulassung zu unserem fortgeschrittenen Self-Driving Car Engineer Nanodegree-Programm garantiert.

    Beide Programme sind vollumfänglich: praxisnahe Projekte, Projektprüfung und Feedback von Experten, Mentoring, Lerncommunity und mehr. Du musst nur entscheiden, in welchem Programm du auf Grundlage deiner Fähigkeiten und Erfahrungen starten möchtest.

  • Würdet ihr sagen, dass dieses Einführungs-Programm für Anfänger geeignet ist?

    Gemessen an der Branche und den Herausforderungen autonomen Fahrens: ja. An unserem Programm-Portfolio gemessen hat das Nanodegree-Programm aber einen mittleren Schwierigkeitsgrad. Du solltest Programmierkenntnisse mitbringen (es wird aber nicht erwartet, dass du Erfahrung mit algorithmischer Programmierung oder Robotik hast) und mathematisches Verständnis (für unter anderem lineare Algebra) mitbringen. Es handelt sich also nicht um ein klassisches Anfängerprogramm, sondern richtet sich an Anwender mit Vorkenntnissen, die sich in den Bereich selbstfahrende Autos einarbeiten möchten.

  • Wird mir Intro to Self-Driving Cars einen Job verschaffen?

    Das kann gut sein und wir würden uns sehr darüber freuen. Darauf ausgelegt ist das Programm allerdings nicht. Es ist ein Grundlagenprogramm, das eine Self-Driving Car Karriere vorbereiten soll. Mit dem Abschluss erhältst du garantierten Zugang zu unserem Self-Driving Car Engineer Nanodegree-Program, das dich auf eine Karriere vorbereitet. Wenn du darüber nachdenkst, ist dieses Programm also der erste von zwei Schritten.

  • Gibt es Voraussetzungen für dieses Programm?

    Als Einstiegsprogramm setzen wir lediglich ein Verständnis für Programmierung und lineare Algebra voraus. Natürlich fällt das Lernen leichter, desto fundierter und breiter du bereits aufgestellt bist. Hier einige Kurse, die fachlich helfen und einen Eindruck vom Lernen mit und bei Udacity geben.

    Freie Begleitkurse

    Nanodegree-Programme

  • Welche Frameworks und Technologien lerne ich im Programm?

    Du arbeitest mit Python und C ++ und wirst dich im Kurs auch mit Jupyter Notebooks beschäftigen.

  • Muss ich speziell ausgerüstet sein, um teilzunehmen?

    Auf Seite der Hardware gibt es keine speziellen Anforderungen. Außer einem Computer, der auf adäquate Internetverbindung zurückgreifen und unsere Programme verwenden kann. Die Mindestvoraussetzungen:

    • 4GB RAM
    • Quad-Core i5 Prozessor (oder gleichwertig)
    • 50 GB freier Festplattenspeicher
    • WiFi (802.11x)

  • Kann ich mich mit dem Abschluss dieses Programms für das Self-Driving Car Engineer Programm bewerben?

    Du brauchst dich dann nicht mehr bewerben: Mit dem erfolgreichem Abschluss des Intro to Self-Driving Cars erhältst du garantiert Zulassung zum Self-Driving Car Engineer. Du hast allerdings auch die Möglichkeit, dich für unsere Nanodegree-Programme Robotik oder Flying Car einzuschreiben, solltest du dich entscheiden, dass sie dein Karriereweg sein sollen.

    Features
  • Könnt ihr mir mehr über den Classroom und das Mentorship erzählen?

    Sicher. Sobald du angemeldet bist, wird sich dein Mentor oder deine Mentorin im Classroom vorstellen. Sie beantworten alle deine Fragen, weisen dich auf hilfreiches Lernmaterial hin und haben Tipps, wie man den Kurs erfolgreich abschließt. Sie sind da, um dir zu helfen – von der Anmeldung bis zum Abschluss.

  • Wie werden meine Projekte begutachtet?

    Jedes Projekt, das du einreichst, erhält eingehende, persönliche Rückmeldungen von einem unserer erfahrenen Projektprüfer. Sie werden nicht nur die Stärken und Schwächen deines Projekts verdeutlichen, sondern auch Tipps geben, wie du optimieren kannst, welche Schritte du als nächste unternehmen könntest und wie du dich als Programmierer weiterentwickeln kannst.

  • Was meint ihr mit Lerncommunity?

    Mit der Anmeldung erhältst du Zugang zu unserer überaus aktiven Slack-Community. In verschiedenen Kanälen und Chats kannst du dich in Echtzeit mit den anderen Lernenden austauschen. Viele haben gute Erfahrungen damit gemacht, ein Projekt zunächst mit anderen zu teilen, bevor sie es einreichen. Die Community beantwortet dringende Fragen und teilt relevante Ideen und Quellen miteinander. Nahezu alle AbsolventInnen von Udacity haben die Community-Erfahrung als prägend für ihre Lernerfahrung beschrieben.

    AUFBAU
  • Findet das Lernen online oder vor Ort statt?

    Zu 100 Prozent online. KursteilnehmerInnen kommunizieren im virtuellen Klassenzimmer (dem Classroom), in den Foren und auf Slack.

  • Habe ich trotzdem Anwesenheitspflichten?

    Nein. Die Lerninhalte sind online – weltweit und rund um die Uhr. Genauso die Programm-Ressourcen wie die FAQ, unsere Slack-Community und die Mentoren. Von Zeit zu Zeit veranstalten wir spezielle Online-Live-Events. Diese werden aber im Voraus bekanntgegeben, die Teilnahme ist optional und wir stellen euch kurz nach dem Event archivierte Streams zur Verfügung.

  • Kann ich mein Nanodegree-Programm pausieren?

    Nein. Das Intro to Self-Driving Cars ist befristet. Im Sinne eines gleichmäßigen Lernfortschritts haben wir uns hier gegen eine Option zum Pausieren entschieden.

  • Lerne ich im eigenen Tempo?

    Jein. Schneller lernen geht definitiv, langsamer eher nicht: Das geplante Zeitfenster des Programms empfinden wir als beste Grundlage, um beim Lernen Schritt zu halten und den Abschluss zu schaffen. Wir legen dir auch Projekttermine nahe – die Projekte sollen ja bis zum Ablauf des Kurses abgeschlossen werden. Die Projekte können allerdings jederzeit eingereicht werden, dabei managst du dein Lerntempo also gewissermaßen schon selbst.

  • Welchen zeitlichen Aufwand muss ich wöchentlich einplanen?

    Durchschnittlich werden Lernende 10 bis 15 Stunden wöchentlich investieren, um das Programm in den veranschlagten vier Monaten abzuschließen. Natürlich brauchen manche brauchen mehr, andere weniger Zeit. Die, die mehr brauchen, unterstützen wir, die, die schneller sind, werden von den Mentoren und Experten mit Zusatzmaterial gefördert.

  • Wie lange habe ich Zugriff auf die Kursinhalte?

    Nach den vier Programm-Monaten haben alle Lernenden für weitere vier Wochen Zugang zu den Kursinhalten, um alle Projekte einzureichen und zu bestehen. Das macht also insgesamt 21 Wochen Zugriff. Studierende, die das Programm erfolgreich abschließen, haben Materialzugang, solange dieses Programm in dieser Form auf Udacitys Plattformen zur Verfügung gestellt wird.

  • Ich habe also auch nach Kursablauf Zugriff auf das Lernmaterial?

    Klar. Wenn du erfolgreich absolviert hast, bleibt dir der Zugriff zum Curriculum zu erhalten. Bitte beachte, dass Lernende ihren Zugang verlieren, die das Programm vorzeitig verlassen oder vor dem Abschluss entfernt werden.

  • Ist es möglich, später oder früher mit dem Kurs zu beginnen?

    Kontaktier uns gern! Wir versuchen immer, deine Wünsche zu berücksichtigen. Wir versuchen aber auch, die Kurszeiträume im Griff zu behalten. Vor dem Kursstart kannst du dein Startdatum auf einen künftigen Kurs ändern, nach dem Start würde deine Anfrage, in einen späteren Kurs zu wechseln, von Fall zu Fall entschieden. Wir können also nichts garantieren, tun aber unser Möglichstes, damit das Programm und dein Kalender übereinkommen.

  • Werden Lerninhalte auch außerhalb des Programms zur Verfügung stehen?

    Der Großteil des Materials ist ausschließlich für die derzeit eingeschriebenen Nanodegree-Lernenden verfügbar. Genauso sind Vorteile wie das Feedback auf Projekte, das Mentoring und die Community exklusive Vorteile der Angemeldeten. Vereinzelte Videomaterialien werden aber sicher eines Tages in unseren Katalog an kostenlosen Kursen übergehen.

  • Kann ich mich für dieses Programm anmelden, während ich schon in einem anderen Programm angemeldet bin?

    Wir freuen uns über dein reges Interesse und verboten ist das natürlich nicht. Wir können es aber wegen der zeitlichen Verpflichtung auch nicht empfehlen. Dies ist ein intensives, befristetes Programm, das nicht durchgehend im eigenen Tempo gestaltet werden kann, weshalb die Lernenden mit einem notwendigen Fortschritt vorankommen sollten. Um das Beste aus jedem Programm zu machen, tust du dir selbst einen Gefallen, wenn du dich jeweils auf ein Programm konzentrierst.

    Fristen
  • Dieses Programm folgt einem Terminplan, der den Lernenden Zeit, Fokus und Bereitschaft abfordert. Die Fristen sollen euch nicht unter Stress setzen, sondern den Lernerfolg und das Zertifikat in einer absehbaren Zeit sichern. Außerdem soll ein Nanodegree ja auch etwas wert sein.

    Wenn wir von Fristen sprechen, ist es wichtig, die zwei Frist-Kategorien zu kennen. Sie benennen zwei verschiedene Zeitpunkte:

    • Die Abgabe eines Projekts
    • Das Bestehen eines Projekts

  • Frist für die Abgabe eines Projekts

    Diese Frist gilt für das erste Einreichen eines Projekts, also gewissermaßen deine erste Version davon. Weil es immer technische Probleme oder andere Hindernisse geben kann, läuft sie eine Woche nach dem Abgabetermin ab, den wir euch am Beginn des Projekts mitteilen.

  • Frist für das Bestehen eines Projekts

    Die Frist für das Projektbestehen beginnt an dem Tag, an dem einer unserer Gutachter dein Projekt mit "Meets Specifications" markiert. Sie wird nur einmal gewährt und läuft ab diesem Tag vier Wochen. In dieser Zeit kannst du dein Projekt allerdings einreichen so oft du möchtest.

    Wichtig: Lernende, die ihre Projekte auch in der Verlängerung nicht erfolgreich abschließen konnten, verlassen das Programm ohne Nanodegree-Zertifikat.

  • Was passiert, wenn ich nicht innerhalb der Frist fertig werde?

    Zuerst: Dazu kommt es selten. Wir haben deinen Lernfortschritt im Auge, unser Netzwerk aus Tutoren, Mentoren und nicht zuletzt auch deine Mitlernenden sorgen dafür, dass du nirgends ins Stocken kommen solltest. Und unsere Experten lehnen ein unzureichendes Projekt nicht einfach ab: Ihr dreht ein paar Feedbackschleifen, bis das Projekt als bestanden gilt.

    Wichtig: Data Foundations-Lernende, die ein Projekt nicht innerhalb einer Woche nach der Projektabgabefrist eingereicht oder nicht innerhalb vier Wochen nach der Projektabgabefrist bestanden haben, sind nicht mehr in der Lage, das Programm erfolgreich abzuschließen. Sie behalten zwar ihren Zugang zu Kursinhalten (Lehrvideos, Quizzes, Projektinstruktionen, usw.), verlieren aber den Anspruch auf ihren Mentor/ihre Mentorin und auf Begutachtung ihrer Projekte. Das Nanodegree-Zertifikat ist damit also nicht mehr möglich.

    KURSGEBÜHREN
  • Was kostet dieses Programm?

    Das Programm dauert vier Monate, für die du einmalig 800 Euro zahlst.

  • Muss ich mit zusätzliche Kosten für dieses Programm rechnen?

    Eigentlich nicht. Die einmalige Zahlung umfasst mit den vollen Studiengebühren in der Regel alles, was notwendig ist, um das Programm erfolgreich zu durchlaufen und abzuschließen.

  • Gibt es eine kostenlose Probezeit für dieses Programm?

    Nein, aber eine siebentägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du deine Anmeldung stornieren und eine Rückerstattung beantragen möchtest, schick uns bitte einfach innerhalb der ersten sieben Kurstage eine E-Mail.

  • Bietet ihr Stipendien für dieses Programm?

    Leider gibt es für das Intro to Self-Driving Car Nanodegree-Programm zurzeit keine europäischen Stipendien. Über die verfügbaren Udacity-Stipendien kannst du dich hier informieren.

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