机器人学各类工程问题，其求解效率的瓶颈在于能否有效利用问题本身的结构。尽管各类通用优化求解器在现阶段得到了极大的发展，但是它们往往缺乏对具体问题的结构的利用，这也进一步限制了数值优化的计算效率。
因此，当问题具有不同的维度、约束规模、光滑性、凸性和约束形式时，不同的数值算法的性能表现各异。只有了解各类数值优化算法的原理、技术细节和工程细节时，才能更好地对症下药，对具体问题具体分析，实现理论完备和工程稳定的求解。
为帮助大家更好地学习理解数值优化问题，深蓝学院联合浙江大学Fast-Lab实验室共同打磨推出『机器人中的数值优化』在线课程。
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学习课程需要微积分、线性代数和矩阵论的数学基础。课程 针对不同的优化问题类型，给出典型的数值算法的原理及其各方面的实现细节。 在对原理和细节的理解之上，通过具体的机器人领域的例子及其求解，从而理解问题结构和优化算法之间的对应关系，帮助伙伴们高效学习，透彻理解原理并实现应用落地。
以下是实践项目演示：复杂障碍物环境中的安全导航
讲师团队
课程大纲
课程亮点
结合丰富的图例将复杂的优化思想形象化表达
弱化公式推导，强调算法功能的意义以及模块的输入输出特点
针对机器人中的简单但具体的应用，在问题构建和求解上对症下药
你将收获
光滑/非光滑函数的一阶/二阶/Hessian-free无约束数值优化
适用于低维度问题的约束优化精确算法
对称锥约束和一般约束优化的数值算法
机器人中优化问题的结构化构建与优化
针对不同问题的特点选择求解方案的能力
精益求精的课程服务
1、社群答疑
课程建立答疑群，高效获取疑问解答的同时，结识更多同领域的伙伴。
2、“三师”助力
班主任督促学习、助教及时批改作业并配合讲师微信群答疑，及时解惑，高效学习。
3、作业迭代
提交作业，助教批改后，根据助教意见对作业进行迭代修改；没有最好，只有更好！
4、定期班会
助教1V1批改作业，并根据大家通病在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中，收获更多思路。
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