江老师， 韩国国立大学TOP5博士，清华博士后，极强的学术界和工业界综合背景。 主要研究方向：1)机器人关键技术；2)智能控制；3)物联网；4)数据处理；5)人工智能、图像分割、识别，目标检测、分类，姿态估计、SLAM定位和地图构建、深度学习、深度强化学习等；6)三维点云；7)人脸跟踪、人体姿态、图像/视频分割、去噪、图像合成等。

许老师，海外大学博士，现任海外重点智能机器人研究所博士后。 主要研究方向：人工智能，深度学习。 具体研究方向：模式识别，表征学习，多模态学习，生成模型，图像的理解与生成，数据增强，目标识别，异常检测。

余老师，国内Top2大学硕士，海外Top30大学博士生，曾在多家AI企业担任算法研究实习生和全职算法研究员。 主要研究方向：计算机视觉和深度学习方向。 具体研究方向：生成模型相关应用，例如：扩散模型、GAN等生成模型在图像/视频的生成/编辑/复原上的应用，扩散模型的采样加速以及逆采样过程，扩散模型在分类、检测、分割、图像隐写等任务上的应用;AIGC相关应用，例如图像生成、图像定制化、图像编辑、视频风格化、视频编辑、视频生成等;底层视觉相关任务，例如：图像去噪声、图像超分辨率、图像去模糊、真实图像修复、人脸重建等。

凡乡，国内Top3 A+学科博士。 主要研究方向：涵盖机器学习、数据挖掘、时间序列等领域。 具体研究方向：时序数据挖掘、异常检测与诊断、图网络、时序因果推断。

吴老师，Curtin University PhD，澳大利亚 Curtin 大学副教授，广州大学特聘教授。 主要研究方向：人工智能，运筹学、复杂系统、物流管理、工商管理，定价，保险，金融、自动控制，投资决策，金融保险，信号处理，能源管理优化，灾害管理，应急管理，电力系统，调度，排序。 教学风格：将知识点与学生生活紧密结合，善于发问式教学引导学员积极思考，授课诙谐风趣且不失重点，深受考生欢迎。

王老师，国内Top高校和研究所PhD，曾在多家AI知名企业和大厂担任高级算法专家。 主要研究方向：语言大模型，视觉大模型，多模态大模型，语言大模型应用，计算机视觉模型压缩和小型化，推荐广告系统 具体研究方向：语言大模型(预训练，指令微调)，视觉大模型(万物识别，万物检测，万物分割，)，多模态大模型(文生图，图生文)，语言大模型应用(知识库检索、NL2SOL、智能预测、可解释性)、计算机视觉(分类、检测、分割、检索，人脸检测/关键点/识别)、模型压缩和小型化(蒸馏、剪枝、量化)、推荐广告系统(召回、粗排、精排、重排) 教学风格：授课轻松活泼，思路清晰，注重相关知识的点线结合与逻辑联系。辅导学员过程中善于积极与学生互动，引导学生思考，总结，迅速把握考试重难点。

海老师，浙江大学博士生， 主要研究方向：计算机视觉。 具体研究方向：包括机器人技术、图像处理、控制算法、传感器设计、数据处理、人工智能、三维重建、人脸跟踪、人体姿态、图像/视频分割、去噪、图像合成、视编码等。 教学风格：凭借扎实全面的专业知识、简洁实用的授课风格、框架模块化的教学方式及对命题规律的清晰把握，深受广大学生好评。

Edward，国内Top-2计算机博士。 主要研究方向：研究方向为计算机视觉，自然语言处理。 具体研究方向：涉及3D视觉，数据压缩生成，目标检测，语义分割，生成式模型，多视图几何，扩散模型，AIGC，通用视觉模型，多模态学习。对AI整体发展趋势，模型训练到部署有丰富的实战经验。 教学风格：循循善诱，善于从学生角度思考可能会遇到的各种问题，照顾学员学习感受。让学生成为主动探索学习的主体而不是被动地接受知识。

Yolanda老师，复旦大学计算机博士，微软亚洲研究院算法科学家。 主要研究方向：自然语言处理，知识图谱，问答系统，对话系统。 具体研究方向：大语言模型、多模态大模型、自然语言处理、知识图谱。 教学风格：授课风格通俗易懂，方法简单，规律性强，总结性强，深受学生的喜欢。

李老师，985博士后 主要研究方向：经济分析(不与AI结合)、管理学。 具体研究方向：家庭金融、数字经济、劳动经济、农业经济、发展经济以及收入分配。