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行业前景
智能网联汽车的到来预示着工业技术、交通效率、出行方式的重大改变,人才需求成为这个风口上最关键的环节。本课程针对智能网联汽车研发工程师,由众多资深专家学者和一线研发工程师带领你掌握企业所需核心技能,跨入智能网联汽车的研发序列。
培养目标
能够胜任汽车电子控制系统工程师、汽车电子视觉系统工程师和环境感知算法工程师的岗位; 具备ADAS和自动驾驶系统产品功能需求和技术规范开发能力; 能独立完成车道保持辅助系统(LKA)、交通标志识别等工作项目。

课程类型

基础课程

学科核心课程,
夯实你一生受用的基础知识。

专业课程

拓展能力地图,
提升专业岗位工作实战技能。

学期项目

选取一线实际工作过程,
导师助教全程辅导支持。

直播互动

讲师当场为学员解惑答疑,
并为学员画出重点。

智能网联汽车研发工程师课程表

电子控制方向 电子视觉方向 环境感知算法方向

本课程系统阐述现代汽车底盘的构造和工作原理,包含新能源汽车的底盘知识。课程主要讲解了汽车底盘的传动系统、行驶系统、转向系统、制动系统、车身及附件等部分。通过课程的学习,可以使学员从硬件的角度对于汽车有更深入的理解,进而为智能网联汽车系统的开发补充必要的基础知识。

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智能网联汽车概论是帮助研发人员了解智能网联汽车技术基础的入门课程,课程全面介绍了智能化技术、网联化技术、智能汽车传感器、高级驾驶辅助系统等核心知识,此外课程还对人工智能技术在自动驾驶的应用做介绍,并且分析了国内外智能网联汽车的最新发展动态。

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Matlab是智能汽车电子系统开发中对算法、控制方法进行可视化仿真验证的软件,本课程帮你熟悉Matlab/Simulink开发环境,教你使用CVST和ADST检测车道线、使用Simulink Control Design设计控制器和使用ADST整合模拟环境。

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汽车理论导论是研发人员在开发车辆智能驾驶系统进行仿真测试时必须掌握的基础理论,课程将从汽车动力性、经济性、制动性、操纵稳定性、平顺性、通过性等方面展开讲解,使学员理解汽车的各使用性能、评价方法、评价指标,应用相关的动力学方程以及性能预测的基本计算方法解决实际问题。

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控制理论是智能汽车研发人员在ADAS和自动驾驶功能开发中需要具备的基础,课程对控制系统的数学模型、时域瞬态响应分析、频率特性、稳定性、综合校正等知识进行实例讲解,并利用Matlab进行仿真分析,使学员理解控制理论在智能汽车实际开发的应用。

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汽车电器与电子架构是汽车整车制造企业汽车电气与电子系统集成设计工程师全面了解汽车电气与电子技术现状和全貌的必修课程。本课程讲授了汽车的电气和电子系统架构,并着重介绍了车载网络通讯系统的原理和设计、系统架构设计及自动驾驶设计等几个方面展开,本课程学习完毕,学员能够掌握汽车电子系统开发的基本规范,对在一线企业从事开发工作有显著的帮助。

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车道保持辅助系统(LKA)开发是智能汽车研发人员实现技能提升最好的工作实训项目,在此项目中,将由导师带领你理解真实工作的开发流程,你将获取真实场景的输入输出信号和数据,理解传感器和执行机构的特性,设计算法并正确选用控制方法,搭建仿真模型并利用Matlab软件验证算法最后完成一整套开发流程。

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本课程系统阐述现代汽车底盘的构造和工作原理,包含新能源汽车的底盘知识。课程主要讲解了汽车底盘的传动系统、行驶系统、转向系统、制动系统、车身及附件等部分。通过课程的学习,可以使学员从硬件的角度对于汽车有更深入的理解,进而为智能网联汽车系统的开发补充必要的基础知识。

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智能网联汽车概论是帮助研发人员了解智能网联汽车技术基础的入门课程,课程全面介绍了智能化技术、网联化技术、智能汽车传感器、高级驾驶辅助系统等核心知识,此外课程还对人工智能技术在自动驾驶的应用做介绍,并且分析了国内外智能网联汽车的最新发展动态。

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Matlab是智能汽车电子系统开发中对算法、控制方法进行可视化仿真验证的软件,本课程帮你熟悉Matlab/Simulink开发环境,教你使用CVST和ADST检测车道线、使用Simulink Control Design设计控制器和使用ADST整合模拟环境。

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整个系列课程以Python为主导,第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战,使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础,全程通俗解读,代码实战!

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设计视觉系统架构,在视觉算法的开发和应用工作中需要用到人工智能中的深度学习的方法。本课程以智能网联汽车研发真实工作过程实训项目为导向,通过对自动驾驶中所用的图像分类、目标识别、驾驶行为识别等任务,介绍深度学习在自动驾驶中的应用,主要包括传统机器学习算法、线性分类器、卷积神经网络CNN等的理论介绍与分析,以及在课后使用python,基于sklearn、tensorflow和karas,练习使用各种算法,掌握各种机器学习算法的适用场景,以及解决自动驾驶中相关的问题。

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在无人驾驶技术中,感知是最基础的部分,对车辆周围三维环境的感知能力就如同眼睛一样,在做好感知系统后无人驾驶的决策系统才能工作。本课程以项目导向式教学,基于“车道线寻迹”项目,将理论基础与项目应用相结合。通过课程学习,学员可以复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例,为顺利完成微专业结业项目打下基础。

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车道保持辅助系统(LKA)开发是智能汽车研发人员实现技能提升最好的工作实训项目,在此项目中,将由导师带领你理解真实工作的开发流程,你将获取真实场景的输入输出信号和数据,理解传感器和执行机构的特性,设计算法并正确选用控制方法,搭建仿真模型并利用Matlab软件验证算法最后完成一整套开发流程。

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本课程系统阐述现代汽车底盘的构造和工作原理,包含新能源汽车的底盘知识。课程主要讲解了汽车底盘的传动系统、行驶系统、转向系统、制动系统、车身及附件等部分。通过课程的学习,可以使学员从硬件的角度对于汽车有更深入的理解,进而为智能网联汽车系统的开发补充必要的基础知识。

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智能网联汽车概论是帮助研发人员了解智能网联汽车技术基础的入门课程,课程全面介绍了智能化技术、网联化技术、智能汽车传感器、高级驾驶辅助系统等核心知识,此外课程还对人工智能技术在自动驾驶的应用做介绍,并且分析了国内外智能网联汽车的最新发展动态。

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Matlab是智能汽车电子系统开发中对算法、控制方法进行可视化仿真验证的软件,本课程帮你熟悉Matlab/Simulink开发环境,教你使用CVST和ADST检测车道线、使用Simulink Control Design设计控制器和使用ADST整合模拟环境。

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设计视觉系统架构,在视觉算法的开发和应用工作中需要用到人工智能中的深度学习的方法。本课程以智能网联汽车研发真实工作过程实训项目为导向,通过对自动驾驶中所用的图像分类、目标识别、驾驶行为识别等任务,介绍深度学习在自动驾驶中的应用,主要包括传统机器学习算法、线性分类器、卷积神经网络CNN等的理论介绍与分析,以及在课后使用python,基于sklearn、tensorflow和karas,练习使用各种算法,掌握各种机器学习算法的适用场景,以及解决自动驾驶中相关的问题。

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本课程基于车辆检测与追踪项目帮助学员理解智能汽车传感器的特性及工作原理、信号数据特征。课程全面介绍了视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器的基础知识,分析如何利用视觉传感器实现车辆检测与追踪,讲解主要的车辆检测与跟踪方法及工作原理。

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实现车辆精准的定位需要对多传感器的信息进行数据融合,课程以摄像头与雷达测距融合项目为例,涵盖摄像头与雷达信号的空间及时间联合标定、提取车辆兴趣区域、提取车辆水平直线特征和车辆宽度范围、提取自适应阈值、对称度计算、融合计算等知识点,要求学员能够使用Matlab进行信息融合工作相关的算法编写及仿真验证。

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车道保持辅助系统(LKA)开发是智能汽车研发人员实现技能提升最好的工作实训项目,在此项目中,将由导师带领你理解真实工作的开发流程,你将获取真实场景的输入输出信号和数据,理解传感器和执行机构的特性,设计算法并正确选用控制方法,搭建仿真模型并利用Matlab软件验证算法最后完成一整套开发流程。

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教学服务

在线实训支持平台

联合清华大学数据创新基地与清数教育,为用户提供按需定制的增值服务。

协助搭建深度学习主流框架,提供课程所需工具包及数据集,满足深度学习课程实训需求!

权威保障

  • 高品质课程

    清华大学汽车研究院与一线大咖品牌背书

  • 名师面对面

    提供超一流名师直播指导和一对一批改服务

  • 就业直通车

    中国汽车人才研究会100+家车企及零部件会员企业

提供最清晰的职场规划

  • 汽车电子控制系统工程师
    平均薪资:20K
    必备技能:
    1.了解汽车电子系统架构设计,了解车辆电器匹配方法,掌握汽车底盘控制原理
    2.掌握matlab/simulink建模能力,具有软件编程能力(c/c++优先)
    3.熟悉整车网络架构,熟练掌握CAN通信协议,能够熟练地对乘用车的CAN协议进行解析,获取必要的车身状态信息;熟悉先进驾驶辅助系统ADAS技术、市场发展趋势
    4.熟练掌握MATLAB和Dspace等整车系统仿真工作
    5.具有CAN网络编程能力(网关编程,脚本编程)
  • 汽车电子视觉系统工程师
    平均薪资:20K
    必备技能:
    1.熟悉Camera整体工作原理,包括镜头、传感器、理解多领域应用
    2.熟悉先进驾驶辅助系统ADAS技术、市场发展趋势
    3.对图像识别,机器视觉算法有理解优先
    4.有车道偏离系统开发经验者优先
    5.熟练掌握CAN通信协议,能够熟练地对乘用车的CAN协议进行解析,获取必要的车身状态信息
  • 环境感知算法工程师
    平均薪资:25K
    必备技能:
    1.有扎实的数学基础,精通常见的几何、统计学等知识
    2.有扎实机器学习、深度学习基础,有丰富实战经验,随时跟踪行业内的前沿技术
    4.有比较丰富的基于激光雷达或视觉的场景分割、目标检测、目标识别、目标跟踪等算法的实战经验
    5.有较强的工程能力,精通C / C++或Python语言,以及至少另一种常见编程语言
    6.对计算机体系结构有比较深刻的认识,能够开发高性能、实时运行的软件
    7.有发明创造的理想和热情,致力于创造解决实际问题的技术

行业权威认证证书

完成微专业学习并通过考核后,将颁发清华大学苏州汽车研究院认证的实名制证书,
证书支持在线查询与验证。

证书正面证书反面

还有不了解的,看看这里

  • Q:我可以从这门微专业获得什么?
    A:通过所有课程的考核,相信你应该能够胜任汽车电子控制系统工程师和汽车电子视觉系统工程师的岗位要求,能够使用编程语言:C++、Python编写高性能代码,使用Matlab搭建仿真模型验证算法,具备ADAS和自动驾驶系统产品功能需求和技术规范开发能力,掌握汽车研发功能安全标准,能独立完成车道保持辅助系统(LKA)、交通标志识别等工作项目。
  • Q:这门微专业有什么先修要求?
    A:本科阶段的数学基础是必须的,你要对微积分、线性代数、统计与概率论有学习基础;另外起码要求熟练掌握一门语言,可以是C、C++也可以是Python;至于专业的要求,智能网联汽车研发要求的是复合型人才,机械工程、车辆工程、电子信息、自动化、计算机类的同学都是可以参与的。
  • Q:完成这门微专业需要多久?
    A:完成整个微专业的学习大致需要5-6个月,在这期间,你需要每周投入9-10个小时的学习时间。掌握一门核心技能是需要刻意练习的,为了你的工程师梦想,和我们的老师一起加油吧!
  • Q:微专业的考核要求是什么?
    A:每一门课程都有合格与优秀门槛,可能是老师留的大作业,也可能是限时考试。学员需通过所有的考核,方能拿到结业证书。如学员本期未能完成学习或者考试未通过的,享有一次免费重修的机会,重修同享相应学期教学服务。
  • Q:怎样才能获取微专业证书?
    A:在考核合格后,会自动生成微专业证书,你可以在“我的证书”里进行查看和打印事项。汽车学堂还同时提供了证书查阅功能,以满足你验证证书的不时之需。
  • Q:推荐就业的流程是怎样的?
    A:完成微专业并成功通过考核后,我们会有专人和你联系进行简历投递和公司推荐的沟通事项。目前可推荐的公司为中国汽车人才研究会100+家车企及零部件会员企业。
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