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限定环境智能驾驶深度课程 | 9大一线专家出品

开课时间:录制课程,可随时随地学习。
开课时长:20课时,9位业内人士授课
智能驾驶 基础入门
会员价¥699.00
现价:¥999.00
原价:¥2,999.00

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课程介绍

课程背景:

自动驾驶将是驱动汽车产业未来5 - 10年的核心技术。近两年,这样的观点已经成为产业共识。去年6月,京东对外公布了低速无人驾驶配送车,今天已经投入试运营和小批量产;今年内,百度又将与金龙客车合作量产微循环巴士“阿波龙”。除此之外,国内阿里巴巴、美团、饿了么、顺丰、唯品会等大批企业都在跟进。

AI慕课学院邀请9位低速自动驾驶领域的一线专家,20个学时系统呈现低速车的发展前景、构成、特点以及车辆控制要求等。

北京联合大学机器人学院轮式机器人系主任、硕士研究生导师。北京市高教学会电子线路研究会理事,北京电子学会教育专业委员会委员,北京市司法鉴定专家(知识产权)。
2013年起,任北京联合大学“小旋风”专用智能车团队负责人,主要研究特定场景下智能驾驶中多种传感器数据融合及智能控制技术。近年来获得“北京市创新团队”、“北京市拔尖人才培育计划” 等多项资助,主持北京市科委电动汽车重大专项课题及多项企业横向课题。其带领团队开发的“小旋风”系列低速智能车辆,已经在多个领域和场景进行了应用。
国内激光雷达技术领域的先行者,针对无人驾驶汽车开发多线实时激光雷达产品,短短两年时间在人工智能与机器人应用的核心传感器上取得突破。哈尔滨工业大学深圳研究生院博士后,多年来智能移动机器人导航与控制的技术研究经验,​完成了包括国家自然科学基金在内的多个机器人相关项目的研发。
清华大学汽车工程系博士,北京智行者科技 CTO。他曾作为核心人员参与并获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军,获得汽车工业科学技术进步一等奖、军队科技进步奖等多项奖励,参与起草中国智能网联车辆技术路线图。
北京航空航天大学硕士。前百度IDL资深算法工程师,负责了大规模通用图像识别数据库的构建和算法研发工作,研发成果应用于百度10多条产品线。目前从事自动驾驶相关的数据库建设、平台构建、感知算法研发和管理工作。
张军,北京联合大学机器人学院轮式机器人系(所)教师,博士,副教授,硕士生导师。
长期从事高校教育、科研工作。科研方向主要为智能驾驶技术研究及其应用,包括激光雷达Slam技术、无人车智能驾驶决策等,作为骨干教师参加了国家基金委组织的2015、2016中国智能车未来挑战赛。近年来主持包括北京市教委项目、企业横向项目、北京联合大学校级教研项目等多个科研、教研项目,作为骨干成员参加国家级和省部级多个智能驾驶相关项目。

北京联合大学机器人学院轮式机器人系(所)教师,博士研究生,讲师。
长期从事高等教育与科研工作。科研方向主要为智能驾驶技术研究及其应用,包括总线架构与协议、导航技术、无人驾驶智能决策与控制等,作为核心技术负责人参与了“小旋风”系列专用智能车的研发。近年来主持包括北京市教委项目、企业横向项目、北京联合大学校级教研项目等多个科研、教研项目,作为骨干成员参加国家级和省部级多个智能驾驶相关项目。

2007年5月,毕业于北京交通大学电路与系统专业,取得工学硕士学位;
2007年5月至2009年10月,就职于威盛电子(中国)有限公司逻辑设计部门;
2009年创办北京陌阡科技发展有限公司,联合创始人
2012年3月创办北京天隼图像技术有限公司。

北京享智科技有限公司联合创始人兼CEO

2012年开始参与智能驾驶系统研发工作,并于2014年代表北京联合大学参加“未来智能挑战赛”获团队亚军,先后供职于国电集团、国内某著名智能车研发公司,担任项目经理及总经理等职务,参与研发了中国中车的先进无轨电动列车原型机、百度线控车辆平台、北汽无人驾驶平台、无人清扫车等,在智能驾驶领域有丰富的实战及管理经验。

朱学葵来自于李德毅院士自动驾驶课题组,从2013年开始参与智能汽车研发,具有丰富的项目经验,技术积累深厚,熟悉智能驾驶系统中的各个模块,先后供职于多家智能驾驶科技公司,现担任北京享智科技有限公司研发部经理。从2013年开始,先后承担上汽智能驾驶数据采集以及场景重建、国内著名通信厂商智能车辆研发、百度汽车底层制动改装、北汽智能汽车研发等项目,具有丰富的无人驾驶技术经验。涉及到的车型有乘用车、场地车以及商用车系列,总计十多辆不同车型的底层改造、环境感知等方面的工作。

课程目标
  • 从入门到提升,系统知悉、掌握限定环境智能驾驶
课程须知
  • 课程采取录播形式,可以随时观看和学习
  • 由于课程购买后内容会立即呈现,故不支持退款,还请谅解
适合人群
  • 具备一定计算机基础,希望进入智能驾驶领域的学生
  • 希望系统了解智能驾驶技术的工程师、开发者及行业从业人员
  • 汽车行业、物流领域等希望了解和应用低速自动驾驶技术的从业人员
  • 希望更快探知智能驾驶落地的行业分析师、投资人

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