自动化学院

矩阵无处不在——任何可以放入Excel表格的内容都是矩阵，语言和图像也可以用矩阵来表示。了解矩阵算法的各种选项以及如何权衡取舍，会对你的解决方案产生巨大的影响。例如，近似矩阵计算的速度通常比精确计算快数千倍。

了解现有库的内容固然重要，但更重要的是了解它们的工作原理。因为通常情况下，你可以对算法进行一些库本身不支持的修改，从而获得所需的性能或精度。此外，目前该领域发展迅猛，尤其是在深度学习、推荐系统、近似算法和图分析等相关领域，因此你经常会发现一些最新的研究成果，它们可能会对你的项目产生重大影响，但常见库中却没有包含这些成果（包含可能在论文发表后的一年以上）。

了解算法的真正工作原理有助于调试和加快解决方案的开发速度。

在快速发展的3D视觉领域，存在着众多异构的下游任务，例如视觉定位、深度估计、3D重建等。目前的范式是为每个任务开发专门的方法，从而在很大程度上忽略了它们之间潜在的相互联系和协同作用。开发能够处理多个3D几何下游任务的统一模型仍然是一个挑战，本课程将致力于带领学生研讨这一前沿挑战。

本课程旨在让学生深入了解主流开源 AI 框架的应用与开发，熟练掌握常见开源软件开发管理工具的使用方法，并通过实际项目上机实践，提升将理论知识应用于解决实际问题的能力，为从事 AI 相关开发工作奠定坚实基础。

广东工业大学自动化学院空天地融合网络项目组（ECS Lab）希望寻找眼里有光的合作者。我们希望你的眼里不只有精致的个人利益，更要有国家和民族的未来。我们欢迎每一个充满好奇、胸怀理想，希望用知识和技术去建设祖国、改造世界的同学。在这个过程中，我们也将尽我们所能支持你的个人发展。

我们的征途是星辰大海！

•以C/C++语言为例，介绍：
        •编程语法——写出让计算机读懂的代码
        •编程规范——写出让人读懂的代码
        •编程原理——理解计算机的编程结构
        •编程思想——学习计算机解决问题的方法
      •华为《智能基座》——基于华为“鲲鹏”平台的C++程序开发

本课程重点培养学生实践分析，迭代优化的思维及能力。通过对机器人运动学，自动控制原理、智能算法、图像处理及模式识别等系列课程的学习，进一步深化学生运用数理思维分析解决复杂工程问题能力。以夹取-搬运-投射机器人及当年Robocon比赛主题为背景，引导学生对项目设计机器人进行迭代优化，实现机器人自主识别目标并规划轨迹对目标进行抓取，能够多机器人间配合完成比赛主题任务。

掌握基本shell、git用法

掌握Python编程基本概念、原理和方法

掌握程序设计基本结构，组合数据，函数，面向对象程序设计，模块、包和库，正则表达式，文件访问、异常处理和单元测试，数据库访问等基本方法、特点和应用。

了解图形用户界面编程，多进程与多线程，网络程序设计、Python与人工智能的基本概念、方法及应用。

本课程是在机器学习基础上上，着重计算机视觉的应用，教学的目的是丰富学生的知识和培养学生解决实际问题的能力。本课程专注于计算机视觉和图形领域的最新研究。我们将讲授经典计算机视觉方向综述，研讨最近和即将召开的与计算机视觉相关的会议（CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、NeurIPS）的论文。

机器学习是一门让计算机在非精确编程下進行活动的科学。在过去十年，机器学习促成了无人驾驶车、高效语音识别、精确网络搜索及人类基因组认知的大力发展。许多研究者还认为机器学习是人工智能（AI）取得进展的最有效途径。这门课程中，学生将学习到高效的机器学习技巧，及学会如何利用它为具体项目服务。

本课程是自动化专业的专业方向选修课，为以应用为主的工程技术类专业课程。通过该课程的学习，使学生掌握数据库技术和软件工程的核心概念、基本原理和主要技术，并能够应用软件工程的方法开发数据库应用系统。

现控是自动化专业的基础课程，在经典控制理论基础上，伴随着计算机发展和普及而发展起来的一门学科，学生通过对本课程的学习，能全面掌握复杂的现代控制系统的基本组成，并熟练地掌握用于对控制系统进行分析和设计的各种方法.为以后从事复杂的过程控制工作打下基础

本课程是电子技术领域入门性质的专业基础课，课程采用理论教学为主，配套的实验课程教学为辅的方式，使学生通过本课程的学习，能全面掌握数字电路的基本概念、基本原理，并熟练地掌握对数字系统进行分析和设计的基本方法，同时了解数字电子技术的发展动向，具备初步解决数字逻辑问题的能力，为学生深入学习后续课程，以及为从事与电子相关专业的工程应用和研究工作打下良好的基础。

先修课程：高等数学、大学物理、电路与电子学                 

建议教材：阎石主编，《数字电子技术基础》（第五版），高等教育出版社，2006年出版