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自动驾驶模型持续训练与自动迭代工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶模型持续训练与自动迭代… · 核心概念 · 整体框架与行业背景
课程导入目标=自动驾驶模…
02
自动驾驶感知基础
目标=摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达数据特点
自动驾驶感知基础目标=摄像头
03
持续学习与灾难性遗忘
目标=持续学习定义 · 灾难性遗忘成因 · 正则化
持续学习灾难性遗忘
04
数据闭环与自动迭代概述
目标=数据闭环定义 · 车端-云端协同 · 数据采集
数据闭环自动迭代概述
05
数据采集与回传工程
目标=触发式采集 · 影子模式 · 数据压缩与脱敏
数据采集回传工程
06
数据标注与自动标注
目标=人工标注流程 · 半自动标注 · 自动标注模型
数据标注自动标注
07
数据管理与版本控制
目标=数据湖 · 数据集版本管理 · 数据血缘
数据管理版本控制
08
模型训练基础设施
目标=GPU集群 · 分布式训练 · 混合精度
模型训练基础设施GPU
09
持续训练策略
目标=增量训练 · 微调 · 多任务学习
持续训练策略目标=增量训练
10
自动迭代流水线设计
目标=CI/CD/CT概念 · 流水线编排 · 触发机制
自动迭代流水线设…CI/CD/CT
11
模型评测与验证
目标=离线评测指标 · 闭环仿真评测 · 场景库构建
模型评测验证
12
仿真与场景生成
目标=基于规则的仿真 · 数据驱动仿真 · 神经渲染
仿真场景生成
13
模型部署与车端更新
目标=模型量化 · 剪枝 · 编译优化
模型部署车端更新
14
监控与反馈闭环
目标=车端日志 · 性能监控 · 异常检测
监控反馈闭环
15
MLOps与工具链
目标=实验管理 · 特征存储 · 模型仓库
MLOps工具链
16
安全与合规
目标=功能安全 · 预期功能安全 · 数据安全
安全合规
17
案例实战一
目标=城市NOA感知模型持续训练
案例实战一NOA
18
案例实战二
目标=自动标注与主动学习在长尾场景中…
案例实战二目标=自动标注
19
案例实战三
目标=仿真驱动的自动迭代：构建场景库 · 自动评测 · 失败案例回流与模型再训练
案例实战三目标=仿真驱动的…
20
案例实战四
目标=车端影子模式与OTA更新 · 模型灰度发布 · 线上监控与快速回滚
案例实战四OTA
21
常见问题与解决方案
目标=数据不平衡 · 标注噪声 · 训练不稳定
常见问题解决方案
22
性能优化与成本控制
目标=训练加速 · 数据存储优化 · 标注成本降低
性能优化成本控制
23
团队协作与工程文化
目标=跨团队协作 · 数据科学家与工程师分工 · 代码规范
团队协作工程文化
24
前沿技术趋势
目标=基础模型 · 端到端自动驾驶 · 世界模型
前沿技术趋势目标=基础模型
25
综合项目一
目标=设计一个自动驾驶模型持续训练与… · 包含数据 · 训练
综合项目一目标=设计一个自…
26
综合项目二
目标=实现一个最小可行自动迭代流水线 · 完成数据版本管理 · 自动训练
综合项目二目标=实现一个最…
27
综合项目三
目标=针对特定场景（如夜间 · 雨天）进行持续训练与自动迭代 · 并评估模型提升效果
综合项目三目标=针对特定场…
28
综合项目四
目标=构建仿真评测与回归测试体系 · 自动发现模型退化并触发再训练
综合项目四目标=构建仿真评…
29
综合项目五
目标=设计车端数据回传与影子模式验证… · 实现模型OTA更新与安全回滚
综合项目五目标=设计车端数…
30
课程总结与展望
目标=核心知识点回顾 · 工程最佳实践 · 能力自评
课程总结目标=核心知识点…