智能驾驶ai算法学习路线图

第一阶段：基础语言与数学准备（2-3个月）

目标：掌握Python和C++基础语法，巩固数学与算法基础。

1. Python学习
   • 核心内容：语法基础、面向对象编程、Numpy/Pandas数据处理、文件操作。
   • 资源推荐：
     • 书籍：《Python编程：从入门到实践》
     • 视频：Coursera《Python for Everybody》（密歇根大学）
     • 实战：LeetCode简单题（用Python实现）
2. C++学习
   • 核心内容：指针与内存管理、STL库、多线程、性能优化。
   • 资源推荐：
     • 书籍：《C++ Primer》
     • 视频：B站“侯捷C++面向对象高级编程”
3. 数学与算法
   • 核心内容：线性代数（矩阵运算）、概率统计、微积分基础、经典算法（排序、动态规划）。
   • 资源推荐：
     • 书籍：《深度学习》（花书第2-3章）
     • 课程：吴恩达《机器学习》数学部分（Coursera）

第二阶段：深度学习与计算机视觉基础（3-4个月）

目标：掌握深度学习框架和计算机视觉核心算法。

1. PyTorch/TensorFlow框架
   • 核心内容：张量操作、模型搭建、训练与推理流程。
   • 资源推荐：
     • 官方文档：PyTorch Tutorials
     • 实战：Kaggle图像分类项目（如CIFAR-10）
2. 计算机视觉基础
   • 核心内容：目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（U-Net）、3D感知（点云处理）。
   • 资源推荐：
     • 书籍：《深度学习计算机视觉实战》
     • 课程：Udacity《计算机视觉纳米学位》
3. 智能驾驶核心算法
   • 核心内容：BEV（鸟瞰图）感知、Transformer架构、多传感器融合。
   • 实战项目：复现BEV+Transformer的3D目标检测模型（参考NuScenes数据集）

第三阶段：大模型与多模态技术（4-6个月）

目标：掌握大模型原理、微调与部署，结合多模态应用。

1. 大模型基础
   • 核心内容：Transformer架构、预训练与微调（LoRA/QLoRA）、Prompt工程。
   • 资源推荐：
     • 课程：极客时间《从0到1入门AI大模型》
     • 论文：Attention Is All You Need（Transformer原论文）
2. 多模态模型
   • 核心内容：CLIP、DALL-E、Stable Diffusion在车载场景的应用（如语音+视觉交互）。
   • 实战项目：基于多模态模型的智能座舱助手开发（如语音控制+图像识别）
3. 模型优化与部署
   • 核心内容：模型量化（TensorRT）、边缘计算（车载GPU部署）。
   • 工具推荐：NVIDIA Jetson平台实战

第四阶段：智能汽车领域专项（2-3个月）

目标：深入智能汽车行业应用，掌握端到端解决方案。

1. 行业技术栈
   • 核心内容：
     • 端到端驾驶模型（输入传感器数据直接输出控制指令）
     • 高精地图与SLAM（如Lidar点云建图）
     • 车载AI框架（如特斯拉Dojo、华为MDC）
2. 企业级项目实战
   • 推荐项目：
     • 基于开源模型（如ChatGLM）的车载语音助手开发
     • 使用LangChain构建车载知识问答系统

第五阶段：职业规划与持续学习

1. 短期目标（1年内）
   • 完成2-3个完整项目并开源至GitHub，积累算法落地经验。
   • 考取NVIDIA认证（如Jetson AI Specialist）。
2. 长期方向
   • 技术深耕：参与自动驾驶感知算法研发（如BEV+Transformer优化）。
   • 行业趋势：关注车企与大模型的深度融合（如DeepSeek在吉利、极氪的应用）。

推荐学习资源整合

• 综合课程：
  • CSDN《AI大模型零基础学习路线》
  • 极客时间《AI大模型入门教程》（含300道面试题）
• 社区与工具：
  • GitHub：参与自动驾驶开源项目（如Apollo、Waymo Open Dataset）
  • 竞赛平台：Kaggle、天池（智能驾驶赛道）

注意事项

1. 每日学习时间分配：建议4小时（2小时理论+2小时代码）。
2. 求职准备：重点掌握Python/C++、PyTorch、Transformer，面试高频考点包括模型微调、BEV感知、端到端优化。

通过以上路线，您可以在12-18个月内完成转型，胜任智能汽车AI视觉算法岗位。