想从事自动驾驶方面的工作,应该如何入门?我的入门经验分享,最重要的一点是坚持!...

文章介绍了自动驾驶之心知识星球,一个专业且活跃的社区,提供技术答疑、深度干货、直播讲座和课程优惠,是转行学习自动驾驶的理想选择。

最近有不少刚入学和找工作的小伙伴咨询我该如何转行和学习自动驾驶,有没有什么好的技术路线可以参考?说实话,找对圈子,跟最专业的人一起学习十分重要。

自己深有体会的是,自学中经常会遇到各种奇怪问题,由于都是行业内的一些专业问题,网络上找的很困难,无异于大海捞针,浪费了大把时间,还得不到想要的答案。那去哪里提问能节省宝贵时间,并有专业回答呢?这里我推荐好朋友在做的社区:自动驾驶之心知识星球,是国内最大、最专业的自动驾驶社区。

星球于2022年7月创立至今,输出了3100+的干货内容,星球活跃度长期排行前10名,吸引了近2000名行业学习爱好者,基本都是自动驾驶行业内各个方向的小伙伴,邀请来了50+位行业知名专家作为星球嘉宾,为大家答疑解惑,已经积累了500+条精华问答,问答都是行业内最实际的问题,且都会有专业的回答。为促进自动驾驶社区的发展,我们每周邀请自动驾驶行业大牛来直播分享技术和经验,至今已成功举办50+场直播分享研讨会,每场人数都近2000人,答疑环节大家讨论热烈,足见自动驾驶行业之前景开阔。

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星球会员权益

1、免费获得50+专业嘉宾的答疑解惑(有问必答)

2、永久免费浏览、下载星球内容(目前3100+干货内容,每天更新,会员过期后,过期前的内容可继续免费浏览下载

3、所有自动驾驶之心的付费课程8折优惠(价值1200元)

4、直播视频免费无限期回放(50+场行业直播,一年近100场)

5、免费赠送一门《目标检测与PyTorch入门实践课程》(16节课)

6、星球积分榜前10名,获得丰富现金奖励

7、免费咨询求职招聘相关问题

8、加入专属VIP群,获得最新资讯

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新人加入优惠券!

目前我们已经完成了近30+的自动驾驶技术方向学习路线!如果你想转到自动驾驶、想了解最新的技术方向、招聘信息和求职攻略,我诚心推荐大家加入自动驾驶之心知识星球!这是一个能够all in one的地方(由于内容足够全,需要一点阅读时间,这里涵盖所有你想要的)

星球内容一览

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fae4d1feebcb411b20c35f8d9d26cff7.png自动驾驶之心近半年举办直播分享近50场,计划一年内给大家带来100场高质量直播分享,涉及传感器标定、3D目标感知、车道线、SLAM、目标跟踪、轨迹预测与规划控制、数据闭环与自动标注、自动驾驶仿真、自动驾驶产品及行业前沿动态等方向。这些高质量的视频及PPT资料,都备份在了星球内部,可以无限期回放学习,难能可贵的是,分享视频后都带有问答释疑,知其然,更知其所以然,这一直是我们坚信的方法论!

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最近自动驾驶之心也陆续开设了BEV感知、多传感器标定、多传感器融合、车道线检测、Transformer大模型、轨迹预测、规划控制、多模态3D检测、CUDA&TensorRT部署等一系列自动驾驶相关课程,后面会覆盖整个自动驾驶相关方向。这些课程前期准备了很长时间,邀请的讲师都是各个方向理论和实战兼备的大牛,质量有保证。针对咱们知识星球会员,所有课程都有8的优惠。

最近星球的一些新变化

1、持续邀请重磅嘉宾加入(星球已有50+名行业内各方向嘉宾,为大家答疑解惑)

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2、行业直播干货视频第一时间分享(直播当天完整版回放就上传星球

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3、视频学习材料干货分享(干货知识点讲解)

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4、每天问题讨论(自动驾驶一百问系列,实用问题星球内一起讨论)

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5、代码干货推荐(最新实用代码分享)

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6、问答释疑

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7、经典书籍分享

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自动驾驶之心知识星球

自动驾驶之心知识星球是首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区,这是一个前沿技术发布和学习的地方!我们汇总了自动驾驶感知(分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割、关键点检测、车道线检测、3D感知、目标跟踪、多模态、多传感器融合等)、自动驾驶定位建图(高精地图、SLAM)、自动驾驶规划控制、领域技术方案、AI模型部署落地等几乎所有子方向的学习路线!除此之外,还和数十家自动驾驶公司建立了内推渠道,简历直达!这里可以自由提问交流,许多算法工程师和硕博日常活跃,解决问题!初衷是希望能够汇集行业大佬的智慧,在学习和就业上帮到大家!星球的每周活跃度都在前50内,非常注重大家积极性的调度和讨论,欢迎加入一起成长!

星球目前有哪些成员?

星球成员主要来自商汤科技、旷视科技、百度、阿里、网易、Momenta、Intel、Nvidia、赢彻科技、图森未来、智加科技、AutoX、大疆、上汽、集度、地平线、蔚来、小鹏、蘑菇车联、斑马、华为等业界知名公司,以及苏黎世理工、卡耐基梅隆大学、普渡大学、东京大学、香港中文大学、香港科技大学、香港大学、清华大学、上海交大、复旦大学、浙江大学、中科大、南京大学、东南大学、同济大学、上海科技大学、哈工大等国内外知名高校;

知识星球有哪些模块?

CV图文教程:网络结构可视化、算法原理图解;

视频教程:星球内部技术分享视频完成了几十场技术直播分享,包括语义分割、毫米波雷达视觉融合、BEV感知、Occupancy、多传感器标定、传感器部署、高精地图制作关键技术、规划控制、轨迹预测、自动驾驶行业与求职分析、自动驾驶仿真等多个方向(星球内部观看)!以及优秀开源课程,涉及相机标定、伯克利深度学习与计算机视觉、百度优达学城、Apollo自动驾驶、Udacity自动驾驶、MIT自动驾驶、Carla自动驾驶仿真等系列视频课程;

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日常paper分享:BEV感知、3D目标检测、多模态融合、2D检测、分割、车道线、多任务学习、多目标跟踪、传感器空间和时间同步、鱼眼感知与模型、轨迹预测、高精地图、SLAM、规划控制、V2X、Occupancy network、NerF、测速测距、强化学习、VIT、轻量化等;

职位与面经分享:自动驾驶行业职位内推、面经分享、入门学习路线分享;

日常问答交流:和嘉宾星主交流领域学术工业最新进展,包括领域方案、工程实战问题、学术界前沿动态;

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主要面向对象

星球创建的初衷是为了给自动驾驶行业提供一个技术交流平台,包括需要入门的在校本科/硕士/博士生,以及想要转行或者进阶的算法工程人员;除此之外,我们还和许多公司建立了校招/社招内推,包括地平线、百度、蔚来汽车、momenta、赢彻科技、集度、滴滴、Nvidia、高通、纵目科技、魔视智能、斑马汽车、博世、纽劢科技、追势科技、寒武纪等!

如果您是自动驾驶和AI公司的创始人、高管、产品经理、运营人员或者数据/高精地图相关公司,也非常欢迎加入,资源的对接与引进也是我们一直在推动的!我们坚信自动驾驶能够改变人类未来出行,想要加入该行业推动社会进步的小伙伴们,星球内部准备了基础到进阶模块,算法讲解+代码实现,轻松搞定学习!

日常讨论

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每周精选

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日常分享

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星球主要关注方向

0.自动驾驶顶会与公司

星球内部为大家汇总了CVPR、ECCV、IROS、RSS、TPAMI、IV、ICIP等自动驾驶领域顶会和顶刊,以及图森、智加、主线科技、集度、滴滴、纵目、元戎启行、momenta、蔚来小鹏理想等近80家公司介绍(可以内推!)

1. 计算机视觉相关数据集

数据集是AI任务的基石,然而大多数数据集都是国外机构开源,数据量较大,下载速度缓慢,这两个缺点导致很多研究人员在数据获取上为难,为此星球内部已经为大家准备了近30种计算机视觉和自动驾驶相关数据集,包括KITTI、Waymo Open Dataset、Lyft L5、COCO、Semantic3D、A2D2数据集、车道线数据集、车牌数据集、行人检测数据集、红绿灯检测数据集等,一键下载;

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2. 2D/3D标定工具与仿真

星球内部为大家汇总了2D检测、3D点云检测、语义分割、实例分割、3D点云分割、视频检测、交互标定、多传感器标定等工具,还有各类仿真框架,可以快速适配到自己项目中。

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3. 基础学习资料

整理了从自动驾驶感知、跟踪、滤波专业算法技术,到深度学习数学基础和图像处理、经典计算机视觉算法、Opencv、Pytorch以及C++、Python、GPU和Cuda近50本pdf学习资料!

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4.  Backbone与Transformer

主要关注常用的轻量化、高性能backbone,以及视觉transformer结构与优化;

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5.  2D目标检测

关注anchor-based、anchor-free、one-stage、two-stage、超全YOLO系列、小目标检测、多任务模型、长尾分布、误检消除、难例挖掘、定位精度优化等内容;该模块汇总检测领域的经典综述和论文,从结构、数据增强策略、采样策略、不均衡问题、半监督、知识蒸馏上展开研究;

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6.  分割任务

汇总了常见的2D语义分割、实例分割、全景分割以及3D点云分割SOTA算法,并对分割任务中的边缘轮廓分割模糊不细腻问题展开讨论;

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7.车道线检测

对基于检测、分割、分类、关键点、曲线预测、多传感器检测、3D车道线SOTA方法进行了汇总,对车道线遮挡、磨损、不连续问题展开了讨论!

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8.鱼眼感知

针对鱼眼和全景相机在自动泊车、近域感知上的应用展开,主要包括相机标定、鱼眼全景相机系统、自动泊车系统、环视数据集、鱼眼深度估计、鱼眼目标检测、鱼眼SLAM、语义分割等方向!

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9.目标跟踪

针对单目标和多目标跟踪,基于Siamese Network、Tracking-by-detection、传统滤波+关联算法、end2end等方法进行全面展开阐述,后续更会加入变速情况下的跟踪系统;

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10.3D目标检测

从点云和多模态数据3D检测任务展开,基于BEV、点、体素、多camera数据的3D检测方案;

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11.传感器标定

主要关注自动驾驶领域常见的Camera、Lidar、Radar、IMU之间的离线、在线标定,多相机、多激光雷达之间的标定,自动标定,传感器时间同步等;

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12.多传感器融合

星球内部汇总了数据级融合、目标级融合、特征级融合、弱融合、不对称融合等多种方案!

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13.SLAM与高精地图

汇总了单目SLAM、RGB-D SLAM、激光SLAM、毫米波SLAM、高精地图定位方法、自定位方法!以及领域内最常用的高精地图制作方法!

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14.模型压缩与轻量化

汇总了模型压缩、裁剪、量化、权值共享、模型加速、知识蒸馏、量化工具等数十篇干货介绍!

15.模型部署

TensorRT、NCNN、Opencv、MNN方案部署检测、分割、关键点、分类模型实战;

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16.轨迹预测

重点关注行人、车辆、基于机器学习、深度学习、强化学习方式的预测!

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17.规划控制

涵盖所有的规划控制方法,重点关注行车、泊车、机器人等应用领域!

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18.其它

在感知定位融合之外,还汇总了Occupany network、测速测距、大量机器人、自动驾驶规划方法,强化学习在运动规划上的应用、V2X技术,以及图像加速CUDA方法等~

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欢迎加入

欢迎大家扫码加入自动驾驶之心知识星球,我们诚邀前期成员的加入,一起创造一个全技术栈的自动驾驶开发者社区!星球成员的加入平均每天不到1元,欢迎扫码加入一起学习一起卷!

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任何疑问欢迎联系汽车人助理,备注方向+昵称:

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<think>首先,用户的问题是:“我从事嵌入式AI,该如何一步一步学习?我发现我的计划再完美,也囊括不了所有要求,我该怎么办?”我需要用中文回答这个问题。 然后,回答完问题后,必须输出“§§相关问题§§”,并在第一行完整输出“§§相关问题§§”。之后,提出3-5个相关问题。这些问题必须基于用户的问题和我的回答。 格式要求: - 回答主体后,直接输出“§§相关问题§§”,不能换行分散,意思是必须在一行内输出。 - 接着是3-5个相关问题,按数字列表形式(如1. ··· 2. ··· 3. ···)。 示例格式: - 回答部分(可能包括文本和代码)。 - 然后“§§相关问题§§” - 然后是问题列表。 现在,针对用户问题: - 用户从事嵌入式AI,询问如何一步一步学习。 - 用户发现计划即使完美也囊括不了所有要求,所以寻求建议。 我的回答应该包括: 1. 提供一步步学习的建议。 2. 讨论如何处理计划无法涵盖所有要求的情况,鼓励灵活性和持续学习。 结构化回答: - 先解释嵌入式AI的含义:人工智能在嵌入式系统中的应用,如微控制器、物联网设备等。 - 给出学习步骤: - 基础:编程语言(C/C++)、硬件知识(电子学、微控制器)、AI基础(机器学习、神经网络)。 - 进阶:嵌入式系统开发、AI模型部署(如TensorFlow Lite、Edge Impulse)。 - 实践:项目构建、使用开发板(如Raspberry Pi、Arduino)。 - 持续学习:跟进技术发展。 - 针对计划不完美:建议设定短期目标、迭代学习、拥抱变化、加入社区等。 - 保持积极:强调学习是过程,不要追求完美。 确保回答全面但简洁。 最后,输出相关问题时,基于用户问题和我的回答: - 用户的核心是学习路径和应对不确定性。 - 相关问题应该引导用户深入思考或探索更多。 - 例如: 1. 如何选择适合初学者的嵌入式硬件平台? 2. 嵌入式AI项目中有哪些常见的挑战? 3. 如何平衡学习硬件和AI知识的时间? 4. 当遇到技术瓶颈时,如何寻求帮助? 5. 嵌入式AI的未来趋势有哪些? 我需要3-5个问题。 输出格式: - 回答主体。 - 然后“§§相关问题§§”在同一行开始(但示例中是单独一行,没有换行分散,所以我应该在回答后换行输出“§§相关问题§§”,然后换行列出问题)。 - 示例中是: ``` §§相关问题§§ 1. ··· 2. ··· 3. ··· ``` 所以,在回答后单独一行输出“§§相关问题§§”,然后每个问题新行列出。 完整回答结构: - 回答嵌入式AI学习步骤。 - 建议处理计划不完美。 - 然后输出“§§相关问题§§”。 - 然后3-5个相关问题。 用中文写所有内容。 </think>### 回答 嵌入式AI是将人工智能(如深度学习、机器学习)应用于嵌入式系统(如微控制器、物联网设备)的领域。要一步一步学习,并处理计划无法涵盖所有要求的问题,可以遵循以下结构化路径: #### 第一步:打好基础 1. **编程语言**:从C/C++开始(嵌入式开发的核心),学习基本语法和数据结构。推荐资源:《C Primer Plus》、Codecademy的C++课程。 2. **硬件知识**:了解电子学基础(如电路、传感器)和微控制器(如Arduino、Raspberry Pi)。实操:购买开发板,尝试点亮LED等简单项目。 3. **AI基础**:学习机器学习和神经网络。课程推荐:Coursera的《Machine Learning》(Andrew Ng)、TensorFlow官方教程。重点掌握Python编程。 4. **时间分配**:每天1-2小时学习,持续3-6个月。目标:能独立完成一个简单项目,如用Python训练一个图像分类模型。 #### 第二步:进阶与实践 1. **嵌入式开发**:学习实时操作系统(RTOS)、嵌入式Linux(如Yocto Project)。推荐书:《嵌入式系统设计》。 2. **AI部署**:掌握模型压缩和优化工具,如TensorFlow Lite for Microcontrollers、Edge Impulse。实操:在Raspberry Pi上部署一个预训练模型(如人脸识别)。 3. **项目驱动**:从易到难构建项目: - 入门:用Arduino控制传感器+AI预测(如温湿度分析)。 - 中级:基于STM32的语音识别系统。 - 高级:物联网设备+AI决策(如智能家居控制器)。 4. **时间估计**:6-12个月,每周投入10-15小时。使用GitHub管理代码,记录进度。 #### 第三步:应对计划不完美 - **为什么计划难涵盖所有要求**:嵌入式AI技术更新快(如新硬件、框架),要求多样(硬件调试、算法优化)。解决方案: 1. **设定短期迭代目标**:分解大计划成小任务(如“本周完成TensorFlow Lite安装”),每2-4周回顾调整。 2. **拥抱灵活性**:优先核心技能(C++和AI部署),遇到新要求(如新传感器)时在线学习(YouTube教程、Stack Overflow)。 3. **社区参与**:加入论坛(如Reddit的r/embedded、GitHub社区),提问分享。参加竞赛(如Kaggle嵌入式AI挑战)。 4. **心理调适**:接受“学习是旅程”,不追求完美。失败项目也是经验——迭代学习比覆盖所有知识更重要。 - **总体建议**:专注80/20原则(掌握20%核心覆盖80%任务)。每年评估技能,更新计划。通过证书(如NVIDIA Jetson认证)验证能力。 最后,嵌入式AI需求旺盛(如自动驾驶、智能设备),坚持实践2-3年即可入门职业。资源整合:免费工具(Arduino IDE、Google Colab)、付费课程(Udacity嵌入式AI纳米学位)。
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