李碧琛

亚琛工业大学

这门课程完整涵盖了点云处理的各项流程。课程内容安排详略得当，老师讲解清晰明了，每章都搭配了相应的代码实践作业，并且全程有老师和助教的答疑支持。课程提供了知识的习得，理解，应用和反馈整个学习闭环。无论是对于想要系统性了解点云处理流程还是想进一步深入研究点云处理技术的朋友，都是一门值得推荐的课程。

楼君

卡尔斯鲁厄理工学院

近年来激光雷达已成为自动驾驶领域不可或缺的传感器，在定位和环境感知领域起到巨大作用。这门课涵盖了处理3D点云数据的各类知识，从基于传统方法的聚类和定位，到基于深度学习的点云环境感知，通过大小习题复现和熟悉相关算法，对入门者帮助颇大。经过渐进式的学习，更深入理解优质开源库PCL和Open3D，从盲目调用再试错到熟悉理解原理并做一些优化。

缪琰

复旦大学

三维点云处理在自动驾驶，机器人等领域有着广泛的应用，但相关教材寥寥无几，网上资料也比较零散，这给我在学习点云处理的过程中带来了很大困扰。深蓝学院开设的三维点云处理课程正好解决了这一难题，帮助我构建了系统化的知识体系。课程通过老师的讲解保证了理论深度，并配以作业锻炼代码实现能力，是一门理论与实践并重的课程。

李帅鑫

解放军信息工程大学

激光雷达作为自动驾驶汽车的眼睛，是感知环境的重要数据来源。《三维点云处理》课程涵盖了点云处理的各个环节。老师深入浅出地讲解理论，作业实战演练，配合助教的批改与讲评，真正做到了理论与实践的结合，帮助学员掌握理论的精髓和算法的根本逻辑。感谢老师，助教以及深蓝学院所有工作人员的付出，衷心地祝愿深蓝学院越办越好！

管郡智

浙江科技大学

现在国内外系统讲解三维点云的课程屈指可数，深蓝学院的这门课程及时弥补了国内的空缺。这门课也是我在深蓝的第一门课程，既有深度又有广度，既包含处理点云的传统算法，也细致地讲解了基于深度学习的算法。既拓展了基础算法，也提出了很多未来会遇到的问题。不管是想入门的初学者还是想进阶，这门课都是首选。

黄鸿谦

广东工业大学

作为一名三维点云处理的准研究生，选择三维点云课程学习是踏实、严谨的，可以少走很多弯路。每天想想班班（班主任）拿着“菜刀”隔着“七条街”开始追着我“砍”，就充满了学习动力。在这个平台上，可以认识、结识很多有意思、有经验、有学问的同行，大家一起集思广益，思维碰撞，“吾尝终日而思矣，不如奆佬一下点明也”。