亚远景-ASPICE评估师如何决胜智能汽车时代？

发表时间：2025-03-26 作者：亚远景返回列表

机器学习新征程

在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能与机器学习技术正深刻地改变着各行各业。为了助力工程师们更好地掌握这一前沿技术，提升其在智能开发领域的专业能力，iNTACS认证的MLE-SPICE评估师培训于2025年3月22日至23日成功举办，侯亚文老师凭借其深厚的行业经验和卓越的教学能力，为来自不同企业的工程师们带来了一场精彩绝伦的专业培训盛宴。

创新教学，生动有趣

侯亚文老师深知在学习AI知识时面临的困难和挑战，因此在教学方法上大胆创新。对于晦涩难懂的核心概念，如卷积神经网络（CNN）、Transformer架构等，他摒弃了传统、教条式的讲解方式，通过动态演示和交互式动画，将抽象的理论知识转化为直观易懂的视觉语言。这种视听沉浸式学习打破了传统课堂的抽象感，让学员们在视觉与听觉的双重享受中，快速吸收并理解复杂知识，不仅提高了学习效率，也让原本枯燥的技术学习变得生动有趣。

理论结合实战，夯实基础

理论知识的学习只是第一步，侯亚文老师深知，只有将理论与实践相结合，学员们才能真正掌握AI机器学习的精髓。因此，本次培训精心选取了基于机器学习的危险驾驶行为检测系统这一实战案例，贯穿整个教学过程。学员们在侯老师的引导下，深入参与到数据集的准备与训练工作中。该数据集规模庞大，包含6157张图片，其中Training集5363张图片，Validation集524张图片，Test集包含270张图片。学员们不仅学习了如何合理划分数据集，还深入了解了模型训练中常用超参数的设置，如训练轮次、批量大小以及初始学习率（SGD=1E-2, Adam=1E-3）等关键参数的调整方法。

在模型训练结果评估环节，侯老师详细讲解了如何通过损失函数下降曲线来观察模型训练的动态过程，以及如何利用PR曲线精准地体现精确率和召回率之间的关系。通过对4种不同模型在Precision（精确度）、Recall（召回率）、mAP50、mAP50-95、F1-score等关键性能指标上的深入对比分析，学员们学会了如何根据具体数据集的特点，挑选出最适合的模型。这一实战案例的剖析，让学员们在真实的应用场景中锻炼了技能，积累了宝贵的实践经验，为未来解决实际工作中的复杂问题奠定了坚实基础。

互动研讨，碰撞智慧火花

本次培训汇聚了来自长城OEM主机厂、软件质量工程师、AI模型应用开发组长、高级项目经理、功能安全专家、ASPICE技术顾问、评估师等不同背景的学员。他们带着各自的专业知识和实践经验，在课堂上展开了热烈的互动研讨。大家围绕AI知识、机器学习模型开发组织架构、MLE-SPICE模型与其他系统、软件、硬件、安全等多学科之间的关系及追溯链，以及评估过程范围的选择等关键话题，积极踊跃地发表见解，分享经验。

侯亚文老师全程参与研讨，他不仅耐心倾听学员们的观点，还适时给予专业的点评和指导。这种跨领域的交流与碰撞，极大地拓宽了学员们的视野，激发了他们的创新思维。学员们纷纷表示，在这种多元化的交流氛围中，他们不仅学到了知识，更收获了宝贵的思想启迪，这种跨学科的互动研讨模式，为他们未来在复杂项目中开展跨领域合作提供了新的思路和方法。