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自动驾驶数据闭环任务编排与流水线工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶数据闭环的定义 · 价值 · 整体架构与学习路径
课程导入目标=自动驾驶数…
02
数据闭环基础
目标=数据采集 · 标注 · 训练
数据闭环基础目标=数据采集
03
任务编排概述
目标=编排概念 · 工作流引擎 · DAG调度
任务编排概述目标=编排概念
04
流水线工程基础
目标=CI/CD · MLOps · 数据流水线
流水线工程基础CI/CD
05
自动驾驶数据特点
目标=多模态数据 · 时序数据 · 场景长尾
自动驾驶数据特点目标=多模态数据
06
数据采集与回传
目标=车端数据触发 · 脱敏 · 压缩
数据采集回传
07
数据存储与管理
目标=数据湖 · 数据仓库 · 特征存储
数据存储管理
08
数据标注与质检
目标=自动标注 · 人工标注 · 主动学习
数据标注质检
09
数据集构建与版本化
目标=场景挖掘 · 数据切片 · 训练/验证/测试集划分与数据版本控制
数据集构建版本化
10
模型训练流水线
目标=分布式训练 · 超参调优 · 实验管理
模型训练流水线目标=分布式训练
11
仿真与回放
目标=场景生成 · 传感器仿真 · 回放测试
仿真回放
12
模型评估与验证
目标=离线评估 · 在线评估 · 影子模式
模型评估验证
13
模型部署与OTA
目标=模型转换 · 量化 · 边缘部署
OTA模型部署
14
车端数据触发与回传闭环
目标=触发策略 · 事件挖掘 · 数据回传与闭环触发条件
车端数据触发回传闭环
15
任务编排核心
目标=DAG设计 · 任务依赖 · 条件分支
任务编排核心DAG
16
编排引擎选型
目标=Airflow · Argo Workflows · Kubeflow Pipelines
编排引擎选型Airflow
17
流水线工程实践
目标=容器化 · Kubernetes · 资源调度
流水线工程实践目标=容器化
18
数据闭环中的自动化
目标=自动触发 · 自动标注 · 自动训练
数据闭环自动化
19
监控与可观测性
目标=日志 · 指标 · 追踪
监控可观测性
20
安全与合规
目标=数据隐私 · 脱敏 · 加密
安全合规
21
成本与效率优化
目标=计算资源优化 · 存储优化 · 数据采样与流水线加速
成本效率优化
22
案例实战一
目标=构建一个简单的数据回传与标注流…
案例实战一目标=构建一个简…
23
案例实战二
目标=设计一个模型训练与评估的编排工…
案例实战二目标=设计一个模…
24
案例实战三
目标=实现仿真测试与闭环反馈的流水线
案例实战三目标=实现仿真测…
25
案例实战四
目标=端到端数据闭环任务编排综合项目
案例实战四目标=端到端数据…
26
常见问题与排查
目标=任务失败 · 数据倾斜 · 资源竞争
常见问题排查
27
团队协作与工程规范
目标=代码规范 · 配置管理 · 文档
团队协作工程规范
28
进阶主题
目标=联邦学习 · 持续学习 · 强化学习与数据闭环的结合
进阶主题目标=联邦学习
29
前沿趋势
目标=大模型 · 生成式仿真 · 端到端自动驾驶与数据闭环的演进
前沿趋势目标=大模型
30
综合提升与总结
目标=架构设计原则 · 最佳实践 · 职业发展与课程回顾
综合提升目标=架构设计原…