Nanodegree-Programm

Self-Driving Car Engineer

Entwickle autonomes Fahren

Unsere mobile Zukunft braucht keine Fahrer mehr. Aber dich! Autonomes Fahren schafft komplett neue Mobilitätskonzepte. In diesem Online-Kurs erlangst du Kenntnisse über Robotik, Machine Learning und Computer Vision, um nicht nur autonome Fahrzeuge, sondern auch deine Karriere in der Branche auf die Straße zu setzen.

Bis 26. Juni für den nächsten Kurs bewerben

  • Dauer
    3 x 3 Monate

    Lerne 15 Stunden/Woche, um in 9 Monaten abzuschließen

  • Kursbeginn
    10. Juli 2018

    Jetzt anmelden, um im Juli loszulegen

  • Voraussetzungen
    Python, Analysis, Git/GitHub

    Detaillierte Voraussetzungen ansehen

  • Sprache
    Englisch

    Lernmaterialien und Kurskommunikation in englischer Sprache

In Zusammenarbeit mit
  • Mercedes Benz
  • Nvidia
  • BMW
  • Uber ATG
  • DiDi
  • McLaren
  • NEXTEV

Was spricht für dieses Nanodegree-Programm?

Autonome Fahrzeuge stellen nichts weniger als die größte Mobilitätsrevolution unserer Zeit dar. Sie wirken weit über den Nah- und Fernverkehr hinaus und bieten ungeahnte Möglichkeiten für die Verkehrs- und Städteplanung von morgen.

Lernende dieses Programms widmen sich also Technologien, die unsere Zukunft unmittelbar formen. Sie lernen mit interaktiven Projekten und fachkundiger Unterstützung Basiskomponenten des autonomen Fahrens kennen: Bilderkennung, Robotik, Sensorik, Fahrwegplanung und -überwachung und vieles mehr.

Wer die Mobilität der Zukunft gestalten will, ist hier richtig.


Was spricht für dieses Nanodegree-Programm?

Studien schätzen, dass
400 Mio.
der weltweiten Verkehrsunfälle durch Menschen verursacht werden

Einzigartiges Programm
Einzigartiges Programm

Einzigartiges Programm

Sebastian Thrun, David Silver und ihr Team sind Pioniere des autonomen Fahrens. So bietet Udacity das weltweit einzige Programm, das Lernenden alles beibringt, um eine Karriere als Self-Driving Car Ingenieur zu starten!

Erstklassige Lerninhalte

Erstklassige Lerninhalte

Das Programm wurde von hochinnovativen Firmen der Branche wie NVIDIA oder Mercedes-Benz mitentwickelt. Ihre Experten definieren die Zukunft der Automobilität, warum solltet ihr nicht davon profitieren?

Wertvolle Jobpartnerschaften
Wertvolle Jobpartnerschaften

Wertvolle Jobpartnerschaften

Unsere Jobpartner haben Weitblick. Sie wissen, welche Fachkräfte unsere Zukunft benötigt und dass Udacity-Absolventen in der Lage sind, zentrale Rollen in dieser Zukunft zu übernehmen. Diese Partnerschaften sind eure Möglichkeit, früh von offenen Stellen zu erfahren, euch dafür zu qualifizieren und dann passgenau zu bewerben.

Steuert Carla, das selbstfahrende Auto von Udacity!

Steuert Carla, das selbstfahrende Auto von Udacity!

Allein die Simulation autonomen Fahrens macht großen Spaß. Noch besser aber wird die Erfahrung auf der echten Straße. Eure Codes und Algorithmen werden an Carla, dem echten Self-Driving Car von Udacity, getestet. Wir zeigen euch dann per Video und Log Files, wie eure Codes Carla steuern.

Was du lernst

Kursplan herunterladen
Erster Abschnitt

Computer Vision und Deep Learning

In diesem Abschnitt wendest du Computer Vision und Deep Learning auf automotive Probleme an. Du bringst dem Auto bei, wie es Spuren erkennt, das Lenkrad im korrekten Winkel einschlägt und weitere Kamera- und Sensordaten auswertet.

In diesem Abschnitt wendest du Computer Vision und Deep Learning auf automotive Probleme an.

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Dauer: 3 Monate

Zweiter Abschnitt

Sensorik, Lokalisierung und Kontrolle

In diesem Abschnitt lernst du, wie aus einer sensorischen Abfolge aus Kamera-, Radar-, Lidar und GPS-Daten eine Wahrnehmung der Umgebung entsteht und wie das Vehikel durch diese Umgebung gesteuert werden kann.

In diesem Abschnitt lernst du, wie aus einer Reihe von Sensordaten eine Wahrnehmung der Umgebung entsteht und das Vehikel durch diese Umgebung gesteuert werden kann.

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Dauer: 3 Monate

Dritter Abschnitt

System, Routenplanung und Spezialisierungen

Du lernst, wie man die Route eines Fahrzeugs plant und wie diverse Systemeinheiten zusammenarbeiten, um diese Route abzufahren. Außerdem wählst du deine Spezialisierung!

Du lernst, wie man die Route eines Fahrzeugs plant und wie diverse Systemeinheiten zusammenarbeiten, um diese Route abzufahren. Außerdem wählst du deine Spezialisierung!

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Dauer: 3 Monate

“Der Bedarf an Ingenieuren fürs autonome Fahren ist enorm. Etliche Firmen, darunter viele, von denen man es nie erwartet hätte, investieren in diese Branche. Sie alle suchen massiv nach Fachkräften.”

— SEBASTIAN THRUN, UDACITY

Von und mit den Besten lernen

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

Tutor

Wissenschaftler. Lehrer. Erfinder. Unternehmer. Sebastian Thrun ist vieles, unter anderem Gründer von Udacity und Tutor dieses Kurses. Sein Spleen: autonome Vehikel. Seine Mission: digitale Bildung weltweit erschwinglich machen.

David Silver
David Silver

Tutor

David Silver ist eine Koryphäe der Branche, Kursleiter und Mentor unserer Self-Driving Car Programme. Vor Udacity forschte David für Ford an Selbstfahrtechnologien. Er hat einen MBA von Stanford, in Princeton Informatik studiert und freut sich auf die nächste SDC-Generation.

Ryan Keenan
Ryan Keenan

Tutor

Ryan hat einen Doktortitel in Astrophysik, lernt und lehrt leidenschaftlich. Er gibt gerade keine Robotiksession für Udacity? Dann sucht Ryan in den Bergen oder auf dem Surfbrett.

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

Tutorin

Während ihres Elektrotechnik-Masters in Stanford hat sich Cezanne auf Computer Vision spezialisiert. Inspiriert vom Drang und der Fantasie aller, die Neues lernen wollen, will sie inklusivere und effektivere IT-Bildung erschaffen.

Mercedes-Benz
Mercedes-Benz

Sensorik, Lokalisierung, Path Planning

Mercedes-Benz R&D North America entwickelt die avanciertesten automotiven Technologien und Fahrzeugdesigns. Das Team hat unsere Kursinhalte zur Sensorik, Lokalisierung und Routenplanung konzipiert.

Nvidia
Nvidia

KI und Grafik

NVIDIAs Erfolg gründet auf großem Verstand, Fantasie und wegweisender Forschung. Über 120 NVIDIA-Wissenschaftler widmen sich weltweit künstlicher Intelligenz, dem autonomen Fahren, Hochleistungsrechnern, Grafik, VR und AR.

Uber ATG
Uber ATG

Mapping, Sicherheit

Die "Advanced Technologies Group" umfasst Ubers Self-Driving Car Entwicklerteam, das besonders hingebungsvoll am Mapping und Sicherheitsaspekten autonomer Fahrtechnologien arbeitet.

Elektrobit
Elektrobit

Functional Safety

Benjamin Brentrop, Leiter des Functional Safety Consulting, arbeitet seit 2006 an Testing und Functional Safety. Bei Elektrobit berät er die globale Automotivprojekte in Functional Safety-Fragen. So auch unser Programm.

Erster Abschnitt
Computer Vision und Deep Learning
$800 USD

einmalig

Das erste Kapitel: Starte in die Welt autonomen Fahrens, indem du Bilderkennung und Deep Learning-Prozesse auf automotive Probleme anwendest.

Jetzt bewerben!


Gestalte die Zukunft der Mobilität bei Udacity

Lerne von und mit den Besten!

  • Was spricht für dieses Nanodegree-Programm?
    Udacitys Self-Driving Car Engineer Nanodegree-Programm ist das erste seiner Art weltweit. Wir haben mit Marktführern der autonomen Fahrzeugindustrie zusammengearbeitet um ein von Experten geleitetes, erstklassiges Curriculum zu entwickeln, sowie exklusive Karrieremöglichkeiten und Förderprogramme zu schaffen. Bei Udacity kann jetzt kann fast jeder Mensch mit einer Internetverbindung zum Programmierer für autonome Fahrzeuge werden. Du wirst sogar die Möglichkeit haben, deinen Code auf einem selbstfahrenden Fahrzeug von Udacity auszuführen.
  • Auf was für Jobs wird mich das SDC-Programm vorbereiten?
    Da das Curriculum Themen wie Deep Learning, Computer Vision, Sensor Fusion, Lokalisierung, Control, Path Planning und Kraftfahrzeug-Hardware umfasst, werden Kursabsolventen auf eine Vielzahl von Arbeitsplätzen der autonomen Fahrzeugindustrie vorbereitet, wie zum Beispiel: System Software Engineer, Deep Learning Engineer, Research Engineer - Machine Learning, Behavioral Planning Engineer, Vehicle Software Engineer, Localization and Mapping Engineer, Autonomous Driving Engineer, Autopilot Engineer, Sensor Fusion Engineer, Visual Perception Engineer und Motion Planning Engineer.

    Wenn du außerhalb der autonomen Fahrzeugindustrie arbeiten möchtest, werden dich deine erworbenen Grundlagen in Deep Learning und Robotik für eine Vielzahl ähnlicher Rollen in anderen Branchen qualifizieren, wie zum Beispiel: Robotics Software Engineer, Prediction Engineer, Computer Vision Engineer, IoT Engineer und Automation Engineer.
  • Warum gibt es ein Bewerbungsverfahren? Und nach welchen Kriterien entscheidet ihr über die Zulassung zum Programm?
    In Anbetracht der besonderen Spezialisierung dieses Curriculums wollen wir sicherstellen, dass alle KursteilnehmerInnen die grundsätzlich erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten mitbringen. Durch den Bewerbungsprozess haben wir die Möglichkeit, die Qualifikationen aller BewerberInnen genau einzusehen und können sie so entweder annehmen oder auf Kurse hinweisen, die helfen, die nötigen Voraussetzungen zu erlernen.

    Einen feststehenden Kriterienkatalog gibt es nicht. Fakt ist: BewerberInnen müssen Erfahrung und Kenntnisse in den zutreffenden Themengebieten (Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Machine Learning) nachweisen. Außerdem müssen sie fortgeschrittene Python-Programmierungskenntnisse haben.

Self-Driving Car Engineer

Entwickle autonomes Fahren