顶尖无人车系统课程，2月26日免费试听！
行业热点
2018年，注定属于无人车。
就在前两天，Waymo宣布将在今年上线一个自动驾驶共享出行平台。这标志着，无人车正式走上了商业化的道路。
无人驾驶的发展势不可挡，但各家无人车公司却苦于人才供不应求的问题。
为了顺应工业界的技术潮流、解决行业技术人才短缺、培养更多高科技精英…
2018年2月26日，来Offer联合CMU、Washington University in St Luis等美国顶尖高校的无人车专家，及RobotWits等无人车业界领航公司，共同推出课程：
无人车课程名额有限，如需咨询，
请发送简历至info@laioffer.com
老师会在24小时内与你联系
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顶尖的无人车专家，专注培养顶尖人才
来Offer致力于提供最顶尖的无人车课程，授课老师均在无人车领域有多年的工业界实践和教学经验，是该领域的权威级人物：
Maxim Likhachev
Associate Research Professor at CMU. Founder of RobotWits, LLC, Expert in Planning and Decision-making for Autonomous Systems.
Co-developer of planning module for the DARPA Urban Challenge winning vehicle (CMU team). Expert in high-dimensional planning in real-time, planning under uncertainty, and autonomous vehicles.
孙老师 Rick Sun
来Offer创始人，算法培训名师，人工智能方向知名学者。
USC CS博士，在跨系统分析平台、大数据基础架构、人工智能和无人车方面有多年的研究和实际工作经验。曾在IJCAI, AAAI, AAMAS等人工智能世界顶尖会议发表论文数十篇。部分研究成果曾被加拿大宇航局采用。2013年创立来Offer，成功将逾千名学生送入一线公司。
Jonathan Butzke
Lead Robotics Researcher, RobotWits, LLC, Expert in planning and decision-making for autonomous systems.
CMU CS PhD., lead robotics researcher for RobotWits, lead operator for University of Pennsylvania Multi Autonomous Ground-robotic International Challenge team. Expert in high-dimensional planning in real-time, planning under uncertainty, autonomous vehicles.
William Yeoh
Assistant Professor at WUSTL. LaiOffer technical lead for the Self-Driving Car Program, rising star in AI.
USC CS Ph.D. Expert in AI, Distributed Algorithms, Planning and Decision Making. Named "AI's 10 to Watch" by IEEE in 2015. Successfully placed students in self-driving car companies.
最尖端的趋势，最核心的技术
本课程将传授学员们无人车最核心的技术 —— Planning & Decision-Making for Self-Driving Cars。
而教师团队里的老师，均为相关领域的先驱和精英。
► Maxim Likhachev老师，早在2002年就曾和Sven Koenig共同研制出D* Lite等路径搜索算法。
（D* Lite 论文）
该算法被应用在CMU无人车队Tartan当中，对该车队在第三届无人车Urban Challenge大赛中的夺冠，起到至关重要的作用。同时，他研究的技术，也为无人车未来的发展，打下基石。
► William Yeoh， 作为WUSTL的Assistant Professor，他在人工智能、无人车领域也颇有建树，在2015年，他曾被IEEE评为最值得期待的10位人工智能新星之一。
► 来Offer的创始人 —— 孙老师，自博士期间，就开始研究无人车技术decision making 与 motion planing，他的研究成果还曾被加拿大宇航局选用。
无人车的就业前景
据Paysa报道，在湾区，一个无人车工程师平均薪资为$295,000一年，其中非常优秀的人才可以拿到每年$406,000。这比general的软件工程师薪资高了不少。
Paysa CEO指出，这是因为无人车行业在飞速发展，但人才却非常紧俏。因此，一个无人车工程师在就业市场上可以说是炙手可热。
关于无人车方面的人才需求，也在日益增长：
目前，市面上的大部分无人车课程只能做到广而浅地为大家普及无人车的知识和概念、或者做一些简单入门的小项目。
但无人车的面试却需要面试者拥有夯实的算法和coding基础，以及有深度、有针对性的专业项目经验。
而来Offer的无人车课程，专注于该领域的深度和精度，真正地、用心地将每一位学员培养成一名合格的无人车工程师。
课程设置分为2大部分：
1. 第一部分为Software Development Essentials，老师们会着重提升学员的算法和coding能力，从理论迈向实际，教会学员们如何用C++的code，把算法真正实现在无人车的系统里。
2.课程的第二部分，老师们将更深入地传授无人车最核心的技术 —— 也是无人车的大脑：Planning & Decision-Making。
老师将用4个月的时间，带领同学们做5个大项目，覆盖工业界所需的要求和标准：
Robot Operating System (ROS)
Planning with A*
Planning with Static Obstacles
Planning with Dynamic Obstacles
Planning with Uncertainty
更多详细的项目介绍，请登录www.laioffer.com
经过这样系统的培训和专业的指导，学员毕业之后，将具备成为一名专业无人车工程师的水平和素质。
课程大纲
（向上滑动查看完整课程大纲）
Part I: Software Development
第 01 周
Overview of the course, projects, and AWS
Introduction to C++
Sorting Algorithms
第 02 周
Data Structures
Memory management
Recursion I
第 03 周
Recursion II
Binary Tree & Binary Search Tree
Graph Search Algorithms
第 04 周
Probability, Sampling, Randomization
Readability
Optimization
Part II: Planning and Decision Making for Self-Driving Cars
第 05 周
Intro and Overview of Autonomous Navigation
Software
Math Review
ROS transforms
第 06 周
Trajectories and Vehicle Models
Environment Models
PID control
第 07 周
Implementation of Controls
Planning
第 08 周
State space representations
Hierarchical planners
Heuristic search based planners
第 09 周
Advanced search based planners
Trajectory planning
Practical planning considerations
第 10 周
Sampling based planning
Application of sampling planners
第 11 周
Planning with Uncertainty
Overview of MDPs
Overview of POMDPs
第 12 周
Reinforcement Learning
Application to autonomous driving
Uncertainty Review
Vision/GPS/IMU models and systems
第 13 周
Overview of LIDAR systems
Kalman Filters
Particle Filters
Mapping
第 14-15 周
Reviews
Final Exam
此次来Offer与CMU等顶尖名校的教授联合授课，不仅是实力的体现，更是顺应了工业界的技术潮流。
咨询方式
本课程名额有限，如需咨询，
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