研发服务
DEVELOPMENT SERVICE
智能汽车AI专业技术培训
课程背景
随着AI技术、汽车电动化和智能化的飞速发展； AI技术成为继汽车安全性、舒适性以外的核心技术，在智能驾驶、智能座舱、底盘控制等领域有重要应用；那究竟什么才是汽车行业需要的专业AI技术呢？
作为汽车电子产品的先进企业，优惠申请大厅曾凭借总线类产品开发，推出业界前沿的总线类技术培训课程；AI智能汽车时代，优惠申请大厅在AI领域也进行了深入的探索和实践，在视觉识别、传感器融合、BEV、Transformer和端到端等核心AI技术布局，量产并大规模交付了ADAS、4D雷达、高级别智能驾驶域控制器等以AI技术为核心功能的产品；
应市场需要，优惠申请大厅推出汽车专业AI技术培训，区别于市场上通用AI技术培训，本培训以AI技术在汽车上的应用实践出发，涵盖汽车专业AI基础、应用实践；由优惠申请大厅资深技术专家（清北博士讲师团）授课，课程知识全面，授课思路清晰；为汽车行业从业人员提供强有力的技术支撑，希望在优惠申请大厅汽车专业AI技术的加持下，共同进步，成就未来！
课程天数
- 课时：2天
讲师介绍
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来自清华大学，北京大学毕业的硕士、博士
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深耕感知算法、数据闭环、L2+至L4级自动驾驶解决方案及运动控制等核心方向
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在BEV多模态融合、高阶感知、端到端自动驾驶等细分领域拥有丰富的实战经验
课程大纲
| 课程内容 | 课程大纲 |
| 深度学习与计算机视觉基础 |
机器学习的基础概念与方法论； 人工神经网络与深度学习； 分类器与回归器、判别器与生成器； 计算机视觉典型任务； |
| AI模型基础：MLP,CNN,RNN与Transformer |
MLP的核心概念与方法论、应用； 卷积神经网络的核心概念与方法论、应用； 循环神经网络的核心概念与方法论、应用； Transformer的核心概念与方法论、应用； |
| 基于多传感器融合的自动驾驶感知技术 |
传感器：相机、激光雷达、毫米波雷达； 任务：OD，MAP，FS/OCC，TLR，TSR，定义以及评测方法； 单传感器感知+后融合技术：mono3D； BEV多传感器前融合：BEVFormer； |
| 感知模型的训练优化策略 |
训练问题：过拟合、样本不均衡，OOD； 优化参数：优化器选取、学习率； 数据处理：坐标系统一、标签滤除、数值归一化； 数据增强技术； |
| 自动标注技术与数据闭环 |
自动标注技术发展：从逐帧标注+人工修正到4D标注； 三维场景重建技术； 标注质量筛选与可见性标签； 数据挖掘技术、影子模式与数据闭环； |
| 强化学习与规划控制技术 |
强化学习的核心概念与方法论； 模仿学习的核心概念与方法论； 自动驾驶规划控制任务简介； 基于强化/模仿学习的自动驾驶规划控制技术； |
| 大语言模型与多模态大模型 |
大语言模型的概念与发展历程； 大语言模型的训练原理与应用； 从大语言模型到多模态大模型——模态特征对齐； 大语言模型、多模态大模型在自动驾驶领域的应用； |
| 生成式AI的原理及其在自动驾驶中的应用 |
生成式AI的基础概念与发展历程； GAN，VAE，diffusionmodel简介； 生成式AI在自动驾驶领域的应用：数据生产与轨迹生成； |
| 世界模型与自动驾驶闭环仿真器 |
世界模型的基本概念与方法论； 基于大模型和图像生成的世界模型构建； 从感知到规控的闭环仿真技术； |
| 端到端自动驾驶技术 |
端到端自动驾驶技术的基本概念，与传统方法的不同； 端到端模型的数据构成与训练方法； 多阶段端到端与一阶段端到端； 端到端自动驾驶的未来发展与展望； |
关键词：
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