课程目标：

通过该课程的学习，学员应能够掌握视觉SLAM从硬件到软件的解决方案，并结合深度学习的大趋势，探索SLAM的未来。

 

课程大纲：

主题	内容
SLAM相关的计算机视觉基础	1. 多视图几何基础 2. 三维空间刚体运动 3. 射影几何 4. 单视图几何 5. 双视图几何 6. 三维重建 7. 相关应用
SLAM相关的硬件基础	1. 单目相机 2. 深度相机 3. TOF相机
视觉SLAM框架	1． 视觉里程计 2． SLAM前端 3． SLAM后端 4． 回环检测 5． 建图
经典SLAM开源方案	1. 稀疏视觉SLAM 2. 半稠密视觉SLAM 3. 稠密视觉SLAM 4. VIO 系统
SLAM的未来发展	1. 语义SLAM 2. 动态SLAM 3. 多机SLAM 4. 深度学习SLAM
深度学习基础培训	1. 深度学习原理 2. 深度学习介绍 3. 深度学习框架 4. 实践：pytorch的手写数字识别
深度学习与SLAM结合点介绍	1. 图像点云分割识别 2. 图像点云语义理解 3. 图像点云融合感知
深度学习之三维重建（比SLAM更进一步）	1. 传统三维重建 2. 深度学习三维重建 3. 优秀论文带读 4. 自监督三维重建

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专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
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中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
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