计算机视觉的最终体现是三维视觉，而三维视觉的表达方式则是点云，点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位，几乎涉及到所有相关领域，例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建、AR/VR、SFM、姿态估计、三维识别、结构光、立体视觉、三维测量、视觉引导等。近年来，无论是学术界还是工业界，开始逐渐将注意力转移到点云工作上，与之相关的应用呈爆发趋势。
然而，国内外几乎没有完整的点云处理相关课程，网上的资料更是寥寥无几，许多初学者由于找不到方法和资料，又无人指导，一系列踩坑后，不得不放弃学习，与高薪职位擦肩而过，实属可惜。为此，我们推出了《国内首个面向工业级实战的点云处理课程》，课程由两位在学术界和工业界都具有丰富经验的博士教授，保姆级教学，无论是小白抑或是一线算法工程人员，都能从中受益。
讲师介绍
肖勇，密歇根大学博士, 资深算法工程师。主要从事无人车地图和定位算法研发，先后参与Lyft、百度无人车项目开发，在点云处理领域具有丰富的实战和工程落地经验。
李子宽，南京航空航天大学博士，主要从事激光雷达数据处理与应用研究。国家奖学金获得者，多篇成果物被SCI、EI数据库收录。
课程亮点
1. 国内首个面向工业级点云处理课程；
2. 授课讲师在学术界和工业界具有丰富的理论研究和工程落地经验；
3. 算法理论和实践相结合，保姆级教学，讲师数年经验倾情奉献，数据、代码开源帮助学员更好地理解每一个细节，能够真正将所学应用到实际项目中；
4. 教授结束后布置练习项目，答疑群内，讲师面对面和学员一起交流遇到的难题；
5. 优质的学习圈子，可以和国内外高校学子一起讨论学习，你踩过的坑他们大概率踩过；
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