纳米学位项目

无人驾驶工程师

从今天开始,塑造未来!
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与领先企业联合制作

  • Mercedes Benz
  • Nvidia
  • Uber ATG
  • 滴滴出行
  • BMW
  • McLaren
  • NextEv
  • 难度
    高级
  • 学习时间
    3 学期,每学期 3 个月

    建议每周学习 10-15 小时

  • 先修知识
    中级 Python 及 C++ 编程能力,基础线性代数、微积分、统计学及物理知识
  • 语言
    英文项目审阅和服务

    硅谷讲师英文授课,提供英文字幕

无人驾驶

为什么学习无人驾驶开发?

无人驾驶车是现代历史中最具开创性的进步之一。它们带来的影响不仅仅在技术、交通或城市规划领域,而是深入到我们生活中的每一个方面,超乎你的想象。加入这个纳米学位项目,你将掌握那些能让你塑造未来的技术。你将参与一系列互动型实战项目,包括但不限于计算机视觉、机器人控制、定位和路线规划;你将会在这个激动人心的领域做好准备,大展身手。如果你想要塑造未来,那么就从这里开始吧!


免费体验课程内容,在“我的教室”中深入感受项目细节和专业辅导:

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为什么学习无人驾驶开发?

研究预测,无人驾驶车每年可让 100 万人免于交通事故死亡。

顶级纳米学位 全球仅此一家
顶级纳米学位 全球仅此一家

顶级纳米学位 全球仅此一家

Sebastian Thrun 和优达学城的无人驾驶车团队是这一领域的先驱和佼佼者。这独一无二的纳米学位项目,仅在优达学城独家提供!在这里你可以学到最前沿的无人驾驶科技,开启你的无人驾驶工程师职业生涯。

课程设计 世界一流

课程设计 世界一流

在这个纳米学位中,你将会接触到无人驾驶领域最顶级最创新的商业巨头,例如 NVIDIA,Mercedes-Benz等。他们不仅定义了自动化交通的未来,而且参与了这一项目课程的设计!

名企合作 优先内推
名企合作 优先内推

名企合作 优先内推

我们的一些企业雇主走在世界科技的前沿,而且他们特别青睐来自优达学城的纳米学位毕业生!学员可以直接通过优达学城,申请合作企业的优先内推工作名额!让你在职业生涯快人一步,斩获 offer!

实战无人驾驶 让你边学边练

实战无人驾驶 让你边学边练

在优达学城,除了一些巩固基础的模拟练习,我们还会提供来自硅谷的技术实战项目,让你直接为真正的无人驾驶车编写代码!

你将学到什么

先修知识

你需要有中级 Python 及 C++ 编程能力,并掌握基础线性代数、微积分、统计学及物理知识。

推荐课程

如果你缺乏相关经验,可以学习我们的无人驾驶入门基石纳米学位

无人驾驶工程师的前途充满了无限可能!你都不会想到,其实许多公司都在尝试进入无人驾驶领域,并且对无人驾驶开发人才的需求非常旺盛。

Sebastian Thrun

Udacity 创始人

  • 第一学期 - 第一部分

    简介

    在这节课中,你将会了解无人驾驶车的组成系统和工作原理,并着手迎接你的第一个实战项目:检测车道线。同时,我们会介绍整个纳米项目和课程期间提供的各项学习服务。

  • 第一学期 - 第二部分

    深度学习

    深度学习已经成为机器学习和自动化交通发展中最关键的组成部分!来自 NVIDIA 和 Uber ATG 的专家将会教你利用现实世界和优达模拟装置中的数据,来进行深度神经网络架构和训练。

  • 第一学期 - 第三部分

    计算机视觉

    你将会整合摄像头、软件和机器学习的相关知识,进行多种路况下的车道检测和车辆跟踪。同时,你会着手校正摄像头,处理图像,应用支持向量机和决策树来从视频中提取信息。

  • 第二学期 - 第一部分

    传感器融合

    长时间追踪对象是了解车辆周围环境的一项重大挑战。来自梅赛德斯-奔驰的传感器融合工程师将向你展示如何编程卡尔曼滤波器的基本数学工具。这些滤波器可以准确预测并确定道路上其他车辆的位置。

  • 第二学期 - 第二部分

    定位

    定位是用于确定我们的车辆在世界上的位置。GPS 定位无疑是伟大的,但它只能在方圆几米内保持准确。我们需要精确到厘米级的精度!为了实现这一点,来自梅赛德斯-奔驰的工程师将教你使用马尔科夫定位的原理来编制粒子滤波器,该滤波器能够使用数据和地图来确定车辆的精确位置。

  • 第二学期 - 第三部分

    控制

    一辆无人驾驶车归根结底是一辆汽车,我们需要发出转向,油门和刹车等指令来运行汽车。Uber ATG 将指导你构建比例积分微分(PID)控制器和模型预测控制器。在学习这些控制算法中,你将熟悉起动车辆的基础和先进技术。

  • 第三学期 - 第一部分

    路径规划

    梅赛德斯-奔驰智能汽车团队将带你进行路径规划的三个阶段。首先,你将运用模型驱动和数据驱动的方法来预测道路上其他车辆的行为。然后,你将构建一个有限状态机,以决定你自己的车辆应该执行几次操作。最后,你将设计出一条安全舒适的轨迹来执行该操作。

  • 第三学期 - 第二部分 选修课程 1

    深度学习进阶

    在与 NVIDIA 深度学习研究所共同设计的这门课程中,你将学习语义分割与推理优化,了解深度学习研究中的活跃领域。这门课是选修课,你可以选择完成深度学习进阶或功能安全任意一门课以达到毕业要求。

  • 第三学期 - 第二部分 选修课程 2

    功能安全

    在与 Elektrobit 合作设计的这门功能安全课程中,你将学习功能安全框架,以确保车辆在系统和组件级别都是安全的。这门课是选修课,你可以选择完成深度学习进阶或功能安全任意一门课以达到毕业要求。

  • 第三学期 - 第三部分

    系统集成

    这是整个无人驾驶工程师纳米学位的巅峰压轴之作!我们将介绍 Carla - Udacity 无人驾驶车以及控制她的机器人操作系统。你将与其他同学一起进行团队合作,结合你在整个项目课程中学到的内容,驱动 Carla —— 一辆真正的无人驾驶车,并在 Udacity 测试道路上进行无人驾驶测试!

你将挑战的实战项目

检测车道线
第一学期 - 实战项目 1

检测车道线

在这一项目中,你将编写代码来检测道路上的车道线,首先在图像中,然后在视频流中(实际上只是一系列图像)完成。要完成此项目,你将使用你在本课中学到的工具,并以此为基础完成项目。

在这一项目中,你将编写代码来检测道路上的车道线,首先在图像中,然后在视频流中(实际上只是一系列图像)完成。要完成此项目,你将使用你在本课中学到的工具,并以此为基础完成项目。

交通标志识别与分类
第一学期 - 实战项目 2

交通标志识别与分类

你已经刚刚接触到了深度学习,现在是时候检验你的相关技能了!你将通过深度学习来对不同的交通标志进行识别和分类。在这一项目中,你将利用深层神经网络和卷积神经网络的相关知识对交通标志进行分类。

你已经刚刚接触到了深度学习,现在是时候检验你的相关技能了!你将通过深度学习来对不同的交通标志进行识别和分类。在这一项目中,你将利用深层神经网络和卷积神经网络的相关知识对交通标志进行分类。

行为克隆
第一学期 - 实战项目 3

行为克隆

这一项目将会检验你的深度学习技能。你将架构和训练一个深度神经网络,在模拟器中驾驶汽车并克隆你自己的驾驶行为模式!

这一项目将会检验你的深度学习技能。你将架构和训练一个深度神经网络,在模拟器中驾驶汽车并克隆你自己的驾驶行为模式!

高级车道检测
第一学期 - 实战项目 4

高级车道检测

在这一项目中,你的目标是编写一个软件管道,来识别汽车前置摄像头视频中的车道边界。

在这一项目中,你的目标是编写一个软件管道,来识别汽车前置摄像头视频中的车道边界。

车辆检测与跟踪
第一学期 - 实战项目 5

车辆检测与跟踪

在这一项目中,你的目标是编写一个软件管道,来识别汽车前置摄像头视频中的车辆。

在这一项目中,你的目标是编写一个软件管道,来识别汽车前置摄像头视频中的车辆。

扩展卡尔曼滤波器
第二学期 - 实战项目 1

扩展卡尔曼滤波器

在这一项目中,你将通过在 C++ 中完成扩展卡尔曼滤波器,在实际中应用你迄今为止所学到的关于传感器融合的所有内容!

在这一项目中,你将通过在 C++ 中完成扩展卡尔曼滤波器,在实际中应用你迄今为止所学到的关于传感器融合的所有内容!

无迹卡尔曼滤波器
第二学期 - 实战项目 2

无迹卡尔曼滤波器

这一项目将测试你的技能!你将使用 C++ 编码来追踪非线性运动的无损卡尔曼滤波器。

这一项目将测试你的技能!你将使用 C++ 编码来追踪非线性运动的无损卡尔曼滤波器。

被绑架的汽车!
第二学期 - 实战项目 3

被绑架的汽车!

在这一项目中,你将构建一个粒子滤波器,并将其与实际地图组合,来定位被绑架的车辆!

在这一项目中,你将构建一个粒子滤波器,并将其与实际地图组合,来定位被绑架的车辆!

PID 控制器
第二学期 - 实战项目 4

PID 控制器

在这一项目中,你将从行为克隆项目中重新考察湖泊车道。然而,这一次,你将在 C++ 中实现一个 PID 控制器来操纵车道上的车辆!

在这一项目中,你将从行为克隆项目中重新考察湖泊车道。然而,这一次,你将在 C++ 中实现一个 PID 控制器来操纵车道上的车辆!

模型预测控制
第二学期 - 实战项目 5

模型预测控制

在这一项目中,你将实现模型预测控制,即使在命令之间有额外的延迟,也可以在车道上驾驶车辆!

在这一项目中,你将实现模型预测控制,即使在命令之间有额外的延迟,也可以在车道上驾驶车辆!

高速公路行驶
第三学期 - 实战项目 1

高速公路行驶

在这一项目中,你将设计一个路径规划器,能够创建平稳、安全的路径,使汽车沿着一个3车道高速公路实现流畅平稳的驾驶。

在这一项目中,你将设计一个路径规划器,能够创建平稳、安全的路径,使汽车沿着一个3车道高速公路实现流畅平稳的驾驶。

标记道路
第三学期 - 深度学习进阶选修课实战项目

标记道路

在这一项目中,你将使用全卷积神经网络(FCN)在图像中标记道路的像素。

在这一项目中,你将建立一个语义分割网络,使用全卷积神经网络(FCN)在图像中标记道路的像素。

安全实例
第三学期 - 功能安全选修课实战项目

安全实例

在这一项目中,你将创建一个文档,记录车道辅助系统的功能安全性,展示其功能安全知识,包括危害分析和风险评估、安全概念和工程安全要求。

在这一项目中,你将创建一个文档,记录车道辅助系统的功能安全性,展示其功能安全知识,包括危害分析和风险评估、安全概念和工程安全要求。

为真正的无人驾驶车编程
第三学期 - Carla 无人驾驶车实践

为真正的无人驾驶车编程

在这一项目中,你将在 Carla - Udacity 无人驾驶车上运行你的代码!你可以在项目规范中提供反馈,并可以向学生提供数据集或视频的链接。

在这一项目中,你将在 Carla - Udacity 无人驾驶车上运行你的代码!你可以在项目规范中提供反馈,并可以向学生提供数据集或视频的链接。

一流师资

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

优达学城创始人

Sebastian 是科学家、教育家、发明家和企业家。他曾在 Google X 领导无人驾驶车项目,并是优达学城的创始人。优达的使命是普及终身学习型教育,让全世界百万学员都能获得高质量的教育。

David Silver
David Silver

项目主管

David Silver 是无人驾驶工程师纳米学位的项目主管,拥有普林斯顿大学的计算机科学学士和斯坦福MBA学位。在加入优达学城前,他是福特(Ford)自动化汽车团队的研究工程师。

Ryan Keenan
Ryan Keenan

课程开发

Ryan 拥有天体物理学博士学位,并拥有强烈的教学和学习热情。他也是无人驾驶工程师和飞行汽车纳米学位的主要讲师之一。

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

内容开发

Cezanne 是斯坦福大学电气工程理学硕士,也是计算机视觉专家。她致力于开发更多样化、更有效的 STEM (科学技术工程数学)教育。

MERCEDES TEAM
MERCEDES TEAM

梅赛德斯团队

梅赛德斯-奔驰北美区研究团队开发了世界上最先进的汽车科技,和极具奢华风格的车辆设计。梅赛德斯团队设计了我们的传感器融合,定位和路径规划等课程内容。

NVIDIA TEAM
NVIDIA TEAM

NVIDIA团队

NVIDIA 是一家敢想敢做,不断开创突破性研究的公司。它在全球拥有120多名顶尖科学家,重点研究领域包括人工智能、无人驾驶、高性能计算处理、图形、虚拟现实和增强现实。

UBER ATG TEAM
UBER ATG TEAM

UBER ATG团队

Uber ATG 由 Uber 的无人驾驶工程师团队组成,致力于开发无人驾驶,绘图和测试车辆安全。

ELEKTROBIT TEAM
ELEKTROBIT TEAM

ELEKTROBIT团队

Benjamin Brentrop 是 Elektrobit 的功能安全咨询主管,自2006年以来一直在测试和功能安全领域工作。目前他与汽车设备制造商和一级供应商协调合作,为全球汽车项目提供功能安全知识和专业指导。

最新学员评价

4.8

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Devendra R.

Great learning with matching practical experience.

Jinay P.

I gained a lot from just completing Term-1. Initially when I joined, I thought being Computer Vision professional it would be nothing new for me to learn in Term-1 except deep learning but I was wrong that I learned lot of techniques and algorithms for Computer Vision and get insights of how Deep Learning works/learns. Especially projects were tailored so well that it encourages and leads to new edge for learning. I really enjoyed each projects. Glad that I joined this course.

Francisco Jose C.

Fantastic and challenging program, with all the precise contents about Self Driving Cars programming and engineering. Completely recommended if you are interested in this area of knowledge!

潜 张.

Udacity 的无人驾驶工程师课程,可以让你以最高的效率,最直接的方式学习到无人驾驶技术相关知识。

Yiming Z.

The term1 is excellent. I'm doing the term 2 now, it's really dense, hope I can finish it in time.

帮助与常见问题

    项目亮点
  • 无人驾驶工程师纳米学位有什么特别之处?

    优达学城是目前唯一提供无人驾驶车技术学习机会的地方。我们与该领域最出色的企业合作,提供全球最顶尖的课程内容,专家讲解以及别无仅有的就业机会。无论你身处何地,只要有网络连接,就可以在优达学城学习成为一名无人驾驶工程师。你甚至可以将你编写的代码加载到一辆真正的无人驾驶车上,驱动它在道路上行驶。

  • 这个纳米学位会教授哪些内容?

    在这个项目中,你会学习深度学习、计算机视觉、传感器融合、定位、控制器、汽车动力学、汽车硬件等方面的知识。如需了解更详细的课程大纲,请点击此处查看

  • 优达学城是如何决定教学内容的?优达学城的合作伙伴有哪些?

    在开发无人驾驶工程师纳米学位的过程中,优达学城与该领域内的顶尖企业,包括奔驰、Nvidia 和 Uber ATG 保持密切合作,一同制定课程内容。

  • 从这个纳米学位毕业后,我会为哪些工作做好准备?

    通过在这个项目中的学习,你将掌握深度学习、计算机视觉、传感器融合、定位、控制器、路径规划、汽车动力学、汽车硬件等方面的知识。本项目的毕业生将有能力担任无人驾驶车产业中的许多职位,包括:系统软件工程师、深度学习工程师、机器学习研发工程师、行为规划陈工程、车辆软件工程师、定位与测绘工程师、自动驾驶工程师、自动导航工程师、传感器融合工程师、视觉感知工程师和动作规划工程师等。

  • 我可以从优达学城课程招聘合作伙伴那儿得到什么?

    我们的全球招聘合作伙伴为来自世界各地的优达学城学员提供直接沟通渠道和和优先机会。我们与每个公司的招聘人员和招聘经理直接合作,让我们的学员获得直接进入招聘快速通道的机会。招聘合作伙伴会根据学员的技能、经验和在其项目作品集中展示的项目,对学员进行评估,决定学员是否符合岗位要求。我们的招聘合作伙伴并不会保证你被雇用,但他们确保你获得直接沟通渠道和和优先机会,你可以向他们证明你是合适的人选。此外,优达学城会在整个找工作过程中为你提供支持,让你可以保持信心,知道如何展示自己最好的一面。

    申请流程
  • 为什么加入无人驾驶工程师纳米学位需要申请?

    由于这个纳米学位的特殊性,我们需要保证所有加入的学员都拥有必须的先修知识、技能和经验。申请流程让我们可以审核每一位申请者的资历,接受符合要求的申请者,并为未达到要求的申请者推荐他们需要补习的课程,为未来再次申请做准备。

  • 有哪些挑选标准?我需要有特定的编程基础吗?

    申请者必须拥有概率、统计学、机器学习和 Python 编程相关经验,并提供线上或线下课程学习证明。此外,中级的 Python 编程经验也是必须的。最后,由于这个纳米学位项目难度较大,我们希望你有较强的自我驱动力、勤奋,并以毕业为目标。我们会在评估申请时,尽力将这些因素考虑在内。

  • 如果我没有达到申请要求,我可以做些什么?
  • 我没有通过此轮申请,我可以做些什么?

    这取决于你没有获得通过的具体原因。但大多数情况下,最主要的原因是你缺乏相关技能或经验背景。所以,你最好的选择是学习相关课程,确保下一轮申请开放时,你能够达到先修要求。即使你这一轮申请没有通过,你仍可以在下一轮继续申请。

    项目结构
  • 人工智能工程师,机器学习工程师和无人驾驶工程师纳米学位项目之间有什么异同或关系?

    首先,这三个纳米学位之间肯定有重合的部分,这是我们有意为之的。我们希望你为进入其中任何一个领域做好准备。要做到这一点,你不仅需要掌握一些这三个领域共有的基础知识,还需要学习每个纳米学位的特有课程,以了解每种技术的具体应用。

    机器学习工程师纳米学位
    我们的机器学习工程师纳米学位主要关注可以找出大数据集中的模式和方程的算法,以“教会”机器在没有预编程的情况下计算,然后通过不断重复提高表现,最终建立和实现更高效的系统。机器学习的一个实例是,电影网站根据记录有人们喜欢哪些电影的大数据库,向你推荐你可能会喜欢的电影(因为你喜欢过相似的电影)。

    人工智能工程师纳米学位
    我们的人工智能纳米学位更多地从使用技术对数据进行“推理”的角度来处理数据。例如,还是用电影推荐的例子,更加倾向认知人工智能的解决方案是:分析新电影的“内容和结构”,然后基于你过往喜欢哪些电影,来推断你是否会喜欢它。在纳米学位的第二学期,你会探索人工智能的实际应用,如计算机视觉,自然语言处理等,以解决现实世界的实际问题。

    无人驾驶工程师纳米学位
    我们的无人驾驶车工程师纳米学习计划结合机器学习和人工智能,以实现无人驾驶车这一应用场景。例如,第一学期的课程包括深度学习和计算机视觉的内容。

    选择适合你的纳米学位项目
    要决定应该选择哪一个纳米学位,你可以试着“从后往前”思考。也就是说,考虑你毕业后想去什么地方,想象你实践自己学到的东西的样子。你想构建通过使用机器学习算法逐步提高效率的系统吗?你想构建各种不同的“智能机器”吗?你特别想建造无人驾驶车吗?回答完这些问题,你会更清楚自己想要选择哪个项目。

  • 我可以获得纳米学位毕业证书吗?

    通过全部三个学期后,你将获得纳米学位毕业证书。

  • 此项目是自主学习模式吗?

    每个学期有严格的开始和结束时间,你必须在学期结束前完成全部项目。在这个意义上,此项目不是自主学习模式——你必须在规定的时间内完成全部项目。但是,在学期内,你可以随时提交项目,对于单个实战项目,我们提供了建议完成期限,但是此期限不是强制的。换句话说,在学期范围内,你可以自主掌握学习进度。尽管如此,我们依然建议你在我们的建议期限前完成项目,以保证你有足够的时间完成随后的项目,以顺利毕业。

  • 为了顺利学完该课程,预计一周需要在课程作业上花费多长时间?

    我们预计每周要花费 15-20 个小时来完成教学内容、练习、实战项目和其他课程相关的活动,才能顺利学完该课程。

  • 这个纳米学位项目是全线上授课,线下面对面授课,还是两者皆有?

    这个纳米学位项目采用全线上授课模式,学生通过网上教室,论坛,Slack 和一对一辅导与同伴,导师,学习教练和讲师互动。你还可以与业界领袖,招聘合作伙伴,教师和其他无人驾驶车行业的影响者进行在线聊天。

  • 学期结束后,我还可以在教室里查看课程材料吗?

    如果你在学期结束前通过全部项目,在学期结束后,你可以继续在教室里查看课程材料。

  • 无人驾驶工程师纳米学位会提供有就业保证的升级版本吗?

    我们已经和滴滴出行、梅赛德斯-奔驰、NVIDIA 和 Uber ATG 等企业签订了雇佣协议,他们将为纳米学位毕业生开通应聘绿色通道,并提供相应职位。我们会在未来与更多企业进行招聘合作,这是无人驾驶工程师纳米学位的核心特色之一。

    截止时间和期限
  • 这个纳米学位的项目提交及完成期限政策是什么?

    在此纳米学位项目中,截止期限(deadline)有两种使用情境:

    • 通过所有实战项目的最终期限,或
    • 单个实战项目的建议完成日期


    了解这两种截止期限(deadline)的区别十分重要。详细说明如下:

  • 通过所有实战项目的最终期限

    通过实战项目意味着优达学城项目导师将你提交的项目标注为“符合规格”。要成功毕业,你需要在学期结束前通过所有项目。可以获得免费 4 周的宽限期来完成任何超过期限的项目。如果在宽限期后,仍未完成全部项目,你将无法继续访问课程内容,也无法顺利毕业并获得证书。

  • 单个实战项目的建议完成日期

    “我的教室”中显示的期限是我们建议的项目完成时间。建议完成日期是为了提醒你跟上课程进度,不至于落后太多,让你可能按时毕业。

    请注意提交项目的次数没有限制,所以不要等到临近期限再提交。此外,如果你未能在该日期前提交项目,也不会受到惩罚。但是,如果你多次未能在建议完成日期前提交项目,你会有很大风险不能在学期结束前通过所有项目。因此,我们建议你按照我的教室中显示的建议完成日期提交项目。

    学费
  • 无人驾驶工程师纳米学位的学费是多少?

    无人驾驶工程师纳米学位共有 3 个学期,每学期的费用为 5300 元人民币。一个学期约为 3 个月,完成整个纳米学位项目,你大约需要 9 个月时间。

  • 无人驾驶工程师纳米学位提供免费试用期吗?

    无人驾驶工程师纳米学位没有免费试用期。