【我們為什麼挑選這篇文章】自動駕駛工程師人才目前非常稀少,全球各大科技公司都急著招人。而目前全球只有 Udacity 提供無人車完整的課程訓練,但之前的自動駕駛 Nanodegree 課程進入門檻高,導致無法普及無人車教育。我們之前寫了一篇文章詳細介紹線上課程平台 Udacity,有興趣的朋友可以參考看看:Google 聯手 Udacity 推出 3 萬名前端工程師全額獎學金,這樣的好康何時輪到台灣啊!

這次 Udacity 推出全新入門版自動駕駛 Nanodegree 課程,只要求學員擁有最基本的程式語言概念即可申請。這篇文章深度專訪 Udacity 中國區的負責人,詳細告訴你這門課的優勢何在?課程的超強教師群有誰?此課程與哪些科技巨頭合作?(責任編輯:劉庭瑋)

Google 無人車之父要親自給大家講授無人駕駛了。

近日,Udacity 創始人 Sebastian Thrun 在 TechCrunch Disrupt 上宣布兩門全新的重磅課程:「無人駕駛入門」和「飛行汽車開發」 Nanodegree。

目前「無人駕駛入門」已上線其官方網站,費用大約是台幣 24,000 元(美金 800)。

以上廣告牌顯示,「無人駕駛入門」課程學位由 Udacity 和百度 Apollo 聯合發布。至於百度在裡面到底扮演什麼角色,提供哪些支持,在第三部分的採訪中我們會給出詳盡答案。

說到 AI 培訓這個市場,Udacity 一直以來呼聲頗高,口碑度據說不亞於吳恩達的深度學習課程。AI 科技大本營此前就 Udacity 與吳恩達新推出的課程 Deeplearning.ai 進行了對比,涉及到課程體驗,課程設置和課程收效等多個方面,詳情請參考《剛剛,我們詳細對比了吳恩達和Udacity的深度學習課程,你們感受下…》。

課程整體的設置規劃

一個課程厲不厲害,講師起著至關重要的作用,先來看看講師團吧。

講師配備

此次的 「無人駕駛入門」 課程的主講師由 Udacity 的創始人、原 Google 無人車之父Sebastian Thrun 擔任。在無人駕駛這一領域,Sebastian Thrun 確實有強大的號召力。

無人駕駛講師團隊其他成員:

1. Andy Brown:課程主管。麻省理工物理學學士學位,Udacity 創業早期開始教學一直到現在。

2. Cezanne Camacho:內容開發。史丹佛大學電氣工程理學碩士,也是計算機視覺專家。致力於開發更多樣化、更有效的 STEM (科學技術工程數學)教育。

3. Andrew Paster:內容開發。來自耶魯的工程師,熱衷研究和教授未來科技,有多年教學經驗。

4. Anthony Navarro:產品主管。科羅拉多州立大學計算機工程碩士學位。Udacity 的機器人學和無人駕駛車項目產品主管。

5. Elecia White:工程師。Logical Elegance 的嵌入式軟體開發工程師,她同時是《嵌入式系統開發》一書的作者和 Embedded.fm 廣播主播,並樂於分享她對工程設備的熱愛!

6. Tarin Ziyaee:VOYAGE,AI總監。作為 Voyage Auto 的人工智能總監,Tarin 致力於開發低成本的無人駕駛車。他在認知學和深度神經網絡領域有 14 年的工作經驗。

總的看來,Sebastian Thrun 在業內擁有絕對的號召力外,相比之下,其他講師的背景算不上突出。

關於課程

學習時間:1個學期(每學期4 個月),每週10-15 小時
開課時間:2017 年 10 月 10 日
報名截止:10 月 10 日
要求:具有最基本程式概念和數學基礎
課程語言:英文影片,提供英文字幕

課程大綱

1. 貝葉斯思維
2. 使用矩陣
3. C++ 入門
4. 用C++ 編寫高性能代碼
5. 複雜數據結構
6. 可視化代數和控制
7. 機器學習與計算機視覺

關於 Udacity 

Udacity 成立至今,從各大網站上能看出其不錯的口碑。

不過,近期的一個重磅消息—— 吳恩達的Deeplearning.ai課程——在網易云課堂上永久免費,這從某種意義上說,給各大培訓機構帶來不小的壓力。當然,吳恩達課程永久免費的背後,是被犧牲掉的課程節奏和來自專業助教的課業輔導,以及來自吳恩達的深度學習認證。

背靠吳恩達這個華人大 IP,Deeplearning.ai 打一出生就含著輿論的金鑰匙,再加上「永久免費」這個特號喜訊,讓華人倍感親切,消息一出來就迅速傳開了。

相對來說,Udacity 低調的多。如果說來自網易云課堂的 Deeplearning.ai 像一位性格隨和人見人愛的鄰家妹,那麼 Udacity 更像一位職場上的幹練的女強人,不讓人隨隨便便就接近,相對神秘。

AI 科技大本營曾在《剛剛,我們詳細對比了吳恩達和Udacity的深度學習課程,你們感受下…》文章對兩門課程進行過詳細對比,此番不再贅述。儘管各有優劣,但就營收來說,確實不得不佩服 Udacity 強大的造血能力。

據業內人士透露,Udacity 進入中國16個月就已經開始賺錢了。

而從人才供應鏈來看,在第一批被錄取的 400 名「無人駕駛工程師」課程學員中,還沒畢業就已經有 60 名學員被寶馬、NVIDIA、洛克希德馬丁(美國航太製造廠商)和博世等國際大廠挖走了。

而在過去一年內,Udacity 的「無人駕駛工程師」Nanodegree (微學位)培養的無人駕駛工程師累計數量超 10,000 名,比全世界所有大學培養的該領域人才總和還要多。

在這裡,我們提 Udacity 的造血和人才供應力,希望引出更深層次的思考:

在課程設置上,到底有哪些不為人知卻無比巧妙的點,又是如何行之有效地解決了實際問題?支撐所有課程的核心根基是什麼?哪些人適合 Udacity,哪些人不適合 Udacity 而應該選擇其他課程?

為了讓向 AI 轉型的工程師更清楚地了解課程背後的意義,AI 科技大本營第一時間聯繫到 Udacity 中國區市場 & 增長負責人宗唯伊,希望她能給出些許答案。

以下為訪談實錄,希望幫助你對 Udacity,以及其他相關的培訓課程,有一個通識性的理解。為便於理解,AI 科技大本營問得盡可能細緻,並對訪談內容做了不改變原意的編輯。

深度專訪

問:為什麼要做「無人駕駛入門」這門課?

宗唯伊:先回答第一個問題。說實話,不管在矽谷還是中國,我們暫時都沒有聽學員推薦過其他不錯的直接教學無人駕駛的系統化課程。而這一塊人才超級稀缺,不管是中國還是矽谷。很多巨頭公司找到我們,希望推薦人才,非常急迫。

這些巨頭公司,比如騰訊、京東、百度都在推自己無人駕駛的產品,但我不得不實話實說,中國國內並沒有一個成體系的教育系統,美國也是。

也是看到了這些需求,去年推出了「無人駕駛工程師」Nanodegree(微學位),希望能培養真正達到領先標準的工程師。當然,這也是給工程師們提供一個改變自己生活和職業發展的機會。

去年推出課程時,總共有 42,000 多人申請,最後只能選 10% 左右的學員來上課。一方面因為這門課需要比較多先修知識的儲備,對學員的要求很高,另一方面,我們本身的資源也服務不過來。

不過,這個課程推出後,也有些問題,因為定位太高,沒有辦法讓無人駕駛的學習普及開來。所以今年推了「無人駕駛入門 Nanodegree (微學位項目)」,這樣各個段位就都有了,有點編程基礎的學員就可以一直學下去。

問:就最新推出的課程「無人駕駛入門」來說,在設計上有哪些微妙或者創新之處,這些創新解決了什麼實質性的問題?

宗唯伊:這個課程本身的出現,其實就是一個很大的創新。

因為無人車其實是一個交叉學科,涉及人工智能、計算機視覺還有算法,在這之前,沒有任何一門課程,可以把所有需要的這些知識點放在一起,總結成一門完整的課程,去明明白白告訴未來想成為無人駕駛工程師的人員,到底要學什麼,如何一次性學全了。

再一個,邊玩邊學。我們在工具上捨得下血本吧,讓學員能玩起來。比如,我們有自己的無人駕駛車,學員最後都會用自己的代碼去驅動這輛真實的無人車,讓它在路上能夠跑起來。再比如,我們在細節上跟 Unity 開展了一個很有創意的活動——開發一個在仿真的遊戲空間中的無人車模擬器,學員在學的過程中就可以不斷地去操控這輛無人車。邊玩邊學,這種方式真是特別有效,很有激情。

此外呢,還有一個創新點,我們大膽嘗試了兩種編程語言同時教學。將 Python 和 C++ 放在同一界面上,教你用兩種語言實現同一功能,這樣的話,一個好處是能更感性的認識兩種語言的區別,第二個好處是吸收編程語言知識的速度會在不知不覺中更快。

還有一個創新點,雖然不是此次「無人駕駛入門」課程新增的創新,應該說是所有課程的一個底層設計方法論。我們設計課程的時候特別有意思,不是幾個老師坐在辦公室腦洞想出來的內容,而是真的去到奔馳,Uber、滴滴出行這些在做無人駕駛的行業領導者,使勁地問他們到底需要什麼樣的人才,對人才的真實需求量有多大。

然後這些企業會告訴我們,他們真的想招到的人是什麼樣的,需要達到什麼樣的標準。有了這些訊息儲備後,我們就開始基於最真實的需求來策劃課程了。課程中,感興趣的公司也會參與進來。比如,滴滴出行會給我們提供真實的數據和案例,形成課程中的一個實戰項目。對學員來說,空中樓閣的理論沒用,學成能達到這些巨頭公司的用人標準,而且馬上可以上手,這才行。

現在無人駕駛真的很熱,好人才分分鐘就被挖走。我們去年開的「無人駕駛工程師」第一批 400 多學員將在今年 10 月份畢業,已經有 60 個人被巨頭預定了。

這次我們剛宣布和百度合作,他們就已經要走了我們內部 1 個還沒有畢業的無人駕駛學員,放在無人車的核心團隊裡。

問:申請「無人駕駛入門」這門課,編程和數學得達到哪種程度?

宗唯伊:要會一點程式邏輯。數學方面要求並不高,會從最基礎的開始講解,包含概率論、線性代數、微積分,這三門也是人工智慧領域最重要的數學知識。這些內容會在課程中進行講解,同時也會在課程語言中實現。

問:課程是全英文教學,沒有翻成中文嗎?

宗唯伊:對,我們這門課程目前還是全英文教學,未來會有中文版本,不過還沒有很明確的時間點。其他早些時候推出的課程已經在陸續翻譯成中文了。

問:會根據學員的成績主動推薦頂尖公司工作機會或者實習機會嗎?

宗唯伊: 「無人車入門」這門課是不提供工作機會,因為它是一個入門級的課程。學完這個課程,你可以很順利的達到進入這個行業的標準,但水平沒達到直接開發無人車。

如果是「無人駕駛工程師」那門課程畢業,會直接推薦工作機會。你看到頁面上那些公司基本上都在招聘,都不用我去要求,他們就很急迫的想要獲得這些學員的優先招聘權。

目前 Udacity 沒有實習推薦機制。實習不是我們的方向。我們主導方向還是說,讓學員直接獲得一個理想的工作。

問:課程怎麼收費?有無人數限制?

宗唯伊: 「無人駕駛入門」是一整門課(一個學期)大約台幣 24,000 元(美金 800 元),總共 4 個月時間。無人駕駛進階也一樣是大約台幣 24,000 元每學期,總共 3 個學期,算下來大約台幣 72,000 元,學習總時長為 9 個月。入門是沒有人數限制,進階有人數限制。

問:如果把 Udacity 的課程跟吳恩達的課程做比較,比較突出的差異是什麼?

宗唯伊:吳恩達的課很棒,從內容上來說,主要還是機器學習和深度學習,沒有推出無人駕駛課程。

從課程風格上,吳恩達的課程側重數學方面知識的推導,不過這可能和實際的企業需求並不直接相關,近似大學裡的課堂教學,整體偏學院化理論化。學完整個知識體係是很紮實的。

我們呢,比較側重實戰經驗的訓練和專家評審,項目都是和企業合作、共同發布的課程,主要就是切企業的實際需求,幫助學員提前積累工作經驗,盡量讓他們畢業就能直接去到大公司工作。

舉個例子,你就很清楚其中的差別了。比如需要用到同一個數學知識,Udacity 會更注重教你怎麼根據行業先前的標準,把它運用到實際開發中。吳恩達呢,會側重於說這個數學知識的後面是怎麼推導出來的,你的基礎是什麼。

最後,從學習平台方面,他們還是有些障礙的,沒有建立社群來和其他同學互動。我們的課程在學習過程中,會比較重視社群夥伴們的相互激勵,共同學習成長。

要說不同點,大致就這三個吧。主要是第二點差異比較大。

問:此前無人駕駛課程的合作企業有奔馳、滴滴、寶馬以及 NVIDIA 等,他們是直接贊助該課程,還是會對課程提供數據、場景化,或者聯合人才培養的支持呢?

宗唯伊:我們跟每個企業的合作方案都非常不一樣,不是一個特別標準化的產品,因為每個企業它的需求和資源是不一樣的。

比如 NVIDIA,它是會直接幫助我們去製作課程內容,但像寶馬、滴滴、uber 更多都是在招聘上合作。

問:本次課程跟百度一起合作,百度參與到多深?

宗唯伊:這次挺深的。他們可能會把一些數據和真實的項目放到我們的課程裡面,這個還在談。再一個,會跟百度一起組織全球的大賽。

問:所以這次的課程在設置上或者是在培養方向上,其實會偏向於百度公司所需要的人才?

宗唯伊::那倒不會。坦白說國內的無人駕駛發展和矽谷還是有一定差距的,所以說國內的企業,他們也在看矽谷這邊比較先進的標準和方案是什麼。國內最早期,招的人才也是從矽谷來的,包括百度的陸奇和吳恩達。所以我們課程是按矽谷那邊最先進的標準來的。課程是解決企業的共性需求,無關乎某一家的具體要求。

問:這個課程還有哪些特別需要引起學員注意,或者需要特別強調的事項嗎?

宗唯伊:從這「無人駕駛入門」課程畢業後,可以免申請獲得 3 門相關高階課程的保送入學資格,包括無人車工程師 Nanodegree 學位,機器人 Nanodegree 學位,以及 2018 年初會推出的飛行汽車 Nanodegree 學位。

問:只能保送 Udacity 的進階課程嗎?有沒有可能保送去其他學校或機構的課程?

宗唯伊:這個暫時沒有。

問:這個 Nanodegree 學位的證書對學員來說,除了保送高階課程,還有別的意義嗎?

宗唯伊:你可能不知道, Nanodegree 學位在美國和中國都意味著可以優先獲得一些公司的綠色通道,我們在中國有很多合作夥伴都認同 Nanodegree 學位,包括京東,優酷,包括百度,還有新浪等,在招聘環節中,Nanodegree 學位會很好用。

問:剛剛提到飛行汽車課程明年初(2018 年初)上線,為什麼要做這麼一個課程呢,聽起來不太務實。

宗唯伊:我們從 5 年前就開始做無人駕駛了,在當時看來,這也是不務實的。我們很重要的一個定位——提前去關注未來 5 年將會缺少什麼的人才類型,然後提前準備提前佈局,這樣學員就有機會比別人更快成為一個行業的新生人才。到時候技術真的火起來了,有大量的公司問我們要人時,我們學員已經準備好了。

飛行汽車,你今天看,覺得還離我們很遠。這不就跟人工智慧一樣嗎?五年前,人工智能也不是一個那麼重要的技術啊。我們預測,飛行汽車將會成為矽谷不久後的非常重要的交通工具,這絕對是交通領域的一次重大革新。等到兩三年後,各大公司開始大量招募相關人才時,我們的人才已經提前掌握了公司所需的核心技能,一定被瘋搶。

不過,這裡有個小問題需要注意,你在美國,開飛行汽車是不需要相關資質的,只要是在美國法律所允許的空間裡面駕駛就 OK,但在中國肯定不是這樣子,情況應該會複雜一點。

無人駕駛也好,飛行汽車也好,這股潮流的湧動已經非常明顯了。就像 Sebastian Thrun 說的那樣:當無人駕駛開始風靡世界,每個人都應參與到這場革命中來。這不是我一個人的戰鬥,我非常有信心,你們將成為這場革命的催化劑。

(本文經 AI 科技大本營  授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈谷歌無人車之父剛推出的“無人駕駛入門”課,到底能學到啥?〉。)

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