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本课程属于：080-Hard Case长尾挖掘与主动学习工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
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自动驾驶高价值数据挖掘工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶数据闭环与高价值数据挖… · 学习目标 · 整体课程框架与工程价值
课程导入目标=自动驾驶数…
02
自动驾驶数据基础
目标=传感器数据类型 · 数据采集流程 · 数据标注体系
自动驾驶数据基础目标=传感器数据…
03
高价值数据定义
目标=高价值数据的业务含义 · 价值维度 · 评价指标
高价值数据定义目标=高价值数据…
04
数据挖掘工程全景
目标=从数据采集 · 清洗 · 筛选
数据挖掘工程全景目标=从数据采集
05
数据采集与预处理
目标=多传感器时间同步 · 数据解码 · 坐标变换
数据采集预处理
06
场景理解与标签体系
目标=场景分类 · 动态要素 · 静态要素
场景理解标签体系
07
高价值数据筛选方法
目标=基于规则 · 基于模型 · 基于不确定性
高价值数据筛选方…目标=基于规则
08
主动学习与数据挖掘
目标=不确定性采样 · 多样性采样 · 委员会查询
主动学习数据挖掘
09
长尾场景挖掘
目标=长尾分布分析 · 稀有事件检测 · 异常检测
长尾场景挖掘目标=长尾分布分…
10
Corner Case 挖掘
目标=Corner Case 定义 · 分类 · 自动识别
CornerCase
11
数据质量评估
目标=标注质量 · 一致性 · 完整性
数据质量评估目标=标注质量
12
数据标注工程
目标=标注任务设计 · 标注工具选型 · 标注流程管理
数据标注工程目标=标注任务设…
13
数据增强与合成
目标=真实数据增强 · 仿真数据生成 · 神经渲染
数据增强合成
14
特征工程与表征学习
目标=手工特征 · 深度特征 · 自监督表征
特征工程表征学习
15
数据挖掘算法基础
目标=聚类 · 分类 · 回归
数据挖掘算法基础目标=聚类
16
深度学习在数据挖掘中的应用
目标=CNN · Transformer · BEV
深度学习数据挖掘
17
大模型与数据挖掘
目标=视觉语言模型 · 多模态大模型 · 提示工程与自动标注在数据挖掘中的实践
大模型数据挖掘
18
数据闭环与模型迭代
目标=数据回灌 · 难例挖掘 · 模型再训练
数据闭环模型迭代
19
仿真与数据挖掘
目标=场景仿真 · 传感器仿真 · 交通流仿真
仿真数据挖掘
20
工具链与平台工程
目标=数据湖 · 数据仓库 · 特征平台
工具链平台工程
21
分布式计算与存储
目标=Spark · Flink · Ray
分布式计算存储
22
隐私安全与合规
目标=数据脱敏 · 联邦学习 · 差分隐私
隐私安全合规
23
案例实战一
目标=城市道路高价值场景挖掘 · 从数据采集到场景库构建的完整项目
案例实战一目标=城市道路高…
24
案例实战二
目标=高速公路 Corner Cas… · 基于主动学习与不确定性采样的工程实现
案例实战二Corner
25
案例实战三
目标=泊车场景数据挖掘 · 多模态融合 · 自动标注与数据闭环实践
案例实战三目标=泊车场景数…
26
案例实战四
目标=仿真数据挖掘与合成数据评估 · 面向感知模型迭代的数据增强项目
案例实战四目标=仿真数据挖…
27
常见问题与解决方案
目标=数据偏差 · 标注噪声 · 挖掘效率
常见问题解决方案
28
评估与度量
目标=挖掘效率 · 数据价值 · 模型提升
评估度量
29
综合提升与前沿趋势
目标=端到端自动驾驶 · 世界模型 · 自监督学习
综合提升前沿趋势
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 项目展示
课程总结项目答辩