如何評價《視覺SLAM十四講》作者高翔博士在深藍學院開設的《SLAM理論到實踐》課程？

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講這個課的動機是感覺之前直播課質量不夠好（我個人覺得直播並不適合嚴肅的教學……），書里又有一些沒講明白的地方，所以希望在這個課里說清楚。我將在八次課內把十四講過一遍，然後通過一些習題讓同學更好的掌握知識。講課儘可能地按照大學研究生課的水平（比較精品的研究生課）去講了，希望對各位有幫助。

第一節課的視頻/ppt/習題是公開的，可以從下面的鏈接里獲取：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1dFS9sQ1 密碼：vnk7

你可以看一下這樣的風格是否符合你的口味。報名的話，請注意每周要留至少六七個小時的時間來完成作業，否則初學者很容易跟不上。

習題有點像Ng的deep learning課一樣，會給你做好程序框架，核心部分由同學自己完成。

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第一期課程能有30%的結課率我就很滿足了……

不管最後過沒過反正是不會退款的……（劃掉）

受深藍學院邀請，高翔博士在深藍學院開設SLAM課程，課程內容參考《視覺SLAM十四講》一書，每個章節後，高翔博士都盡心制訂了習題和參考資料，以求讓大家學習到更多知識。此外，高翔博士及時在課程微信答疑群里解答大家的問題，課程學員之間也相互幫助，相互交流。

非常感謝高翔博士對深藍學院的幫助和支持，感謝學員們對深藍學院的信任！

課程理論結合實踐，對於我這樣的小菜鳥很有幫助。理論部分，課程中較為詳細介紹了slam概述，三維空間剛體運動，李群與李代數，相機成像模型，非線性優化，基於特徵點的視覺里程計，基於直接法的視覺里程計，閉環檢測等。實踐部分，高博大致介紹以及演示了eigen,sophus,g2o,opencv,ceres等庫的使用，並提供了理論部分對應的代碼。課程另外一個亮點是高博布置的作業。作業主要包括公式證明與推倒，演算法實現等。每一講的作業會提供相應的輔助資料，輔助學員完成作業。作業可以加深和鞏固學員對理論部分的理解以及碼代碼能力，每次作業雖然只有五六題，但是卻需要花10個小時左右時間才能完成。從作業中可以看出來，高博出題是用心良苦的，代碼實現習題高博會自己先用c++實現，然後把關鍵部分刪除，由學員完成。習題的針對性很強，對於自己入門slam有極大幫助。

高博的這門課程確實不錯，尤其是每講後面布置的作業，讓我受益匪淺。

第一期SLAM課程的學員即將結業了，結業證書模板確實很高大上。

據說，憑藉著這份證書，可以內推百度智能駕駛事業群、地平線、Momenta、速感科技、景馳科技等企業實習就業。