这几个月其实很多小伙伴联系柱哥咨询未来的建议，有工作两三年的也有硕士甚至本科生。他们在刚接触这个领域时，往往会遇到很多问题。从模块化的量产算法发展到端到端，再到如今的VLA。核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型VLM、扩散模型、强化学习、世界模型等等。通过学习端到端与VLA自动驾驶，可以掌握学术界和工业界最前沿的技术方向。据现有行业的发展来看，端到端和VLA的岗位快要饱和，留下的窗口期没多久了......
很多同学的咨询如何快速高效的入门端到端和VLA。因此自动驾驶之心联合了工业界和学术界的大佬开展了《端到端与VLA自动驾驶小班课》和《自动驾驶VLA和大模型实战课程》！
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课程大纲
自动驾驶VLA与大模型实战课程
由学术界大佬带队！这门课程聚焦在VLA领域，从VLM作为自动驾驶解释器开始，到模块化VLA、一体化VLA，再到当前主流的推理增强VLA。三大自动驾驶VLA领域全面梳理，非常适合刚接触大模型、VLA的同学。课程也配套了详细的理论基础梳理，Vision/Language/Acition三大模块、强化学习、扩散模型等等基础，更有专门的大作业章节教会大家从零搭建自己的VLA模型及数据集！课程大纲如下：
课程老师团队介绍：
咖喱，清华大学硕士生：在ICCV/IROS/EMNLP/Nature Communications发表论文若干篇。目前从事多模态感知、自动驾驶VLA、大模型Agent等前沿算法的预研，并已主持和完成多项自动驾驶感知和大模型框架工具，拥有丰富的自动驾驶、大模型研发和实战经验。
Max，QS30高校博士在读：在EMNLP、IROS、ICCV、AISTATS等国际顶级会议发表多篇论文，研究方向涵盖多模态大模型与自动驾驶VLA等前沿领域。长期维护GitHub上多个自动驾驶与计算机视觉开源项目，总Star数已超过2k，具备扎实的多模态大模型研发能力与丰富的实战经验。
Eric，清华大学硕士生：在RAL/IROS/EMNLP发表论文若干篇。目前从事在线建图感知、自动驾驶VLA、大模型Agent等前沿算法的预研，拥有丰富的自动驾驶、大模型研发和实战经验。
端到端与VLA自动驾驶课程
由工业界大佬带队！这门课程则聚焦在端到端自动驾驶的宏观领域，梳理一段式/两段式方向的重点算法和理论基础，详细讲解了BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习。课程设计了两大实战：基于扩散模型的Diffusino Planner和基于VLA的ORION算法。课程大纲如下：
课程老师介绍：Jason, C9本科+QS50 PhD，已发表CCF-A论文2篇，CCF-B论文若干。现任国内TOP主机厂算法专家，目前从事端到端、大模型、世界模型等前沿算法的预研和量产，并已主持和完成多项自动驾驶感知和端到端算法的产品量产交付，拥有丰富的端到端算法研发和实战经验。
面向人群
需要自备GPU，推荐算力在4090及以上；
一定的自动驾驶领域基础，熟悉自动驾驶的基本模块；
了解transformer大模型、强化学习、BEV感知等技术的基本概念；
一定的概率论和线性代数基础，熟悉常用的数学运算；
具备一定的python和pytorch语言基础；
如果您有算力需求，欢迎咨询自动驾驶之心的合作伙伴 - 九章智算云，双十一算力活动进行中！
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