技术核心课，夯实你一生受用的基础知识。
本课程针对智能网联汽车电子控制系统工程师，围绕其工作岗位中的应用场景开发案例，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。
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人工智能、科学信息技术的进步，带来了汽车的智能革命，越来越多的车企和上下游企业开始布局自动驾驶汽车领域，随之而来的是大量专业人才的缺口，薪水待遇一路高涨。
最热门的专业吸引最优秀的人才，然而高深的知识体系和稀缺的学习资源，让许多想要涉及转型自动驾驶汽车领域的人才找不到切入点。从哪里获得成体系的课程学习资源？ 到哪里寻找好老师带领入门？由此带来一系列的问题和痛点。
为了解决这些问题，由清华大学苏州汽车研究院的资深研发工程师组成的豪华讲师团队为你带来前沿高端、系统完整的自动驾驶汽车研发工程师系列课程。他们是中国智能网联 汽车战略发展路线的制定者，也是工作在智能汽车研发最一线的领军人物。此系列课程选取自动驾驶汽车研发中专注车辆控制的工程师为切入点，由浅入深梳理系统性知识，内容主 要有控制理论算法、CAN网络编程、Simulink建模等核心课程内容，课程选取了车道保持辅助系统（LKA）、V2X之车辆队列协同控制系统的实际工作项目，运用了PID、LQR等控制 算法让学员获得训练。
学完此课程你将得到什么？
1. 了解Camera整体工作原理，包括镜头、传感器、理解多领域应用；
2. 了解计算机如何查看图像，以及如何使用深度学习来教会计算机以编程的方式识别图像；
3. 具备图像识别，机器视觉算法能力，能够运用Python和Matlab的CVST工具箱等代码工具实现智能汽车视觉相关开发工作；
1. 使用R-CNN进行道路交通标志目标识别；
2. 使用Python及其数据科学库对数据进行处理；
3. 使用计算机视觉的方法实现车道线的检测；
4. 使用Matlab中CVST工具箱实现计算机视觉相关功能。
1. 自动驾驶汽车计算机视觉算法开发类的岗位；
2. 拥抱人工智能最典型的落地项目，累积项目经验；
3. 起步二十万工程师年薪，未来三十年强有了的行业竞争力。
什么样的人 适合学习此课程？
车辆类、自动化类、机械类、电子信息类、计算机类
建议学员为拥有0-3年工作经验，从事图像识别、视觉感知、传感器算法开发相关研发岗转型自动驾驶汽车研发或定岗自动驾驶汽车开发岗位的新任工程师。
具备本科阶段的数学基础，熟悉微积分、线性代数、统计与概率论等；另熟练掌握至少一门语言，可以是Matlab也可以是Python
一流名师带队 企业专家实战
赵小川
赵小川，博士，研究员，兼任北京理工大学研究生教师、研究生导师；北京市科学技术委员会、北京市自然科学基金委员会、军委科技委项目评审专家，期刊《Ro....
张闯
张闯，北京邮电大学副教授，硕士生导师，主要的研究方向为：多媒体信息内容过滤与检索、计算机视觉和机器学习、面向交互过程的用户检索行为建模、自然场景....
唐宇迪
唐宇迪，计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解....
郭燕
中国科学技术大学软件学院教研室主任，博士，硕士生导师；主要研究方向：信息安全，自然语言处理，机器学习。....
多样化学习形式 保障学习效果
专业课程
项目作业
社群互动
直播答疑
技术核心课，夯实你一生受用的基础知识。
本课程针对智能网联汽车电子控制系统工程师，围绕其工作岗位中的应用场景开发案例，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。
选取一线工作过程，导师助教全程辅导支持。
基于真实工作经历而设计的实践项目，帮助学员快速了解岗位职责。学员需下载项目资料，根据资料内容线下完成项目作业，提交上传后，老师将亲自批改作业，并录制视频点评作业，帮助学员理解作业内容，吸收所学知识。
师生互动群组，方便学员学习沟通。
每一期班次都会设立相应的微信群或QQ群，学员可以在群组中互相讨论各自的学习心得，也能向助教和老师提出学习问题。群组中还会定期分享各种课外扩展阅读和名师直播讯息，扩大学员的知识面。
15周 全面学习智能网联汽车系统知识
带你全方位了解智能网联汽车概论和车辆电气与电子架构，为从事智能网联汽车专业工作打下坚实基础。
15+名师直播互动
带你熟悉Python，能使用Python进行编程。理解机器学习和深度学习的基本理论，并能够运用其进行简单模型训练实现相应功能。
54+经典项目实战
理解计算机如何查看图像，并能使用计算机视觉的方法实现对道路环境的感知。
7大精选专业课程
优于行业水平的一对一教学服务
基于真实工作经历而设计的实践项目，帮助学员快速了解岗位职责。学员需下载项目资料，根据资料内容线下完成项目作业，提交上传。
老师将亲自批改每一份作业，并做出点评，帮助学员理解作业内容，吸收所学知识。
Online Judge即时反馈，细化到每位学员的大数据学情分析，针对性发现学员问题，解决学员疑点难点;
班主任/助教全程导学督学，不断鞭策你预习、学习、联系和复习，帮你养成好习惯，摆脱拖延困扰，战胜低效;
班级/讨论区24h互动交流，教师/助教及时答疑解惑，学霸分享学习心得，志同道合的小伙伴一起学习进步，成为大佬的路上不再孤单;
满足课程结业条件的优秀学员还有机会优先体验参加在清华大学苏州汽车研究院举办的自动驾驶汽车研发工程师线下实训课程。
顺利拿到结业证书的学员，至少推荐1家企业面试机会
在线学习
结业认证
推荐面试
实习就业
中国汽车人才研究会100+家车企及零部件会员企业
( 排名不分先后 )
靠不靠谱 看看一期智能网联学员们怎么说
Python必备基础与数据科学库
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。
主要知识点
Matlab电子系统开发与建模
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开发环境等相关知识。
主要知识点
深度学习在自动驾驶中的应用
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。
主要知识点
计算机视觉基于车道线检测与寻迹项目
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结合。通过学习，学员可复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例，为学习打下基础。
主要知识点
基于CVST的图像视频处理
图像、视频处理技术是无人驾驶车辆的核心技术之一。CVST（Computer Vision System Toolbox，CVST）是近年来Mathworks公司开发的图像、视频开发环境。学习基于CVST的图像、视频处理，可以提高无人驾驶车辆相关技术的研发效率。
主要知识点
还有不了解的，看看这里
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。
A：通过此微专业，可以学习到开发自动驾驶产品功能需求和技术规范；设计汽车电子系统架构，自动驾驶车辆系统拓扑设计；开发对应自动驾驶系统实现算法；实现汽车电子设备在车辆上的匹配，多传感器融合的开发；整车集成测试、标定等知识。
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。
A：完成整个微专业的学习大致需要14-16周，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！
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、及智能网联汽车产业创新联盟成员91家汽车科技企业。
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。
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课程内容干货满满，其中我最喜欢MATLAB这门课程，个人觉得质量最棒。里面的一些小测试、小练习等我觉得很赞，这种语言类工具多动动手确实很好，而且老师还亲自录制视频批改作业，真的很不错。
整体来说课程质感不错，相对而言优于一些同类平台。目前我选择的是电子控制方向，个人建议有时间的同学可以配合其他两个方向里的“深度学习”和“传感器”两门课来学习，会使你的学习事半功倍。
我目前从事的是汽车控制软件开发相关工作，本身做的事情和这门课契合度蛮强，学这门课其实是想充实一下自己。其实我蛮喜欢成波老师对智能网联汽车的讲解，另外每次直播课程内容都很丰富，我几乎每次都参加。
为了适应新环境所以才学习了这门课程。因为工作背景和这门课的联系相对薄弱，所以学习来还是有点累的。仇斌老师的底盘课对目前的我来说很有帮助，当然我觉得其他课程对我以后的工作也会有很大的帮助。