2503-郑同学-算法方向-计算机视觉-就业:是 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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【2503】【郑同学】

【个人情况】:目前研二学生,希望辅导完成毕业论文中的算法部分(主要是水墨画的画风迁移),现需要学习计算机视觉中生成网络的的相关技术()。有较好的编程基础但是没用过Python,机器学习和深度学习有所了解。

【学习目标】:先把基本的概念和理论知识熟悉一下,上手一些代码,然后提供一些论文进行复现,之后再讨论论文中创新性的东西。

【备注】:

【学习方向】:计算机视觉

【课程学习顺序】:以老师发的学习思路稳住

(按照顺序学习即可,有问题随时跟老师联系调整)

【学员课程安排】:有任何疑问,在群里随时艾特或者ding教务老师和电话测评的老师!尽快解决,达到当前阶段没有疑问为止。

 

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【第1阶段】:数学阶段

【监督方式】:弱监督

「第1章」:高数基础篇

课程名称:【749】【1、高数基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】

课程内容:高数的系统知识学习,不建议从头到尾观看。浪费时间,可以通过数学加强课程中的数学知识,针对性复习。

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:概率基础篇

课程名称:【752】【2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】

课程内容:概率的系统知识学习,不建议从头到尾观看。浪费时间,可以通过数学加强课程中的数学知识,针对性复习。

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第3章」:统计基础篇

课程名称:【753】【3、统计基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】

课程内容:统计的系统知识学习,不建议从头到尾观看。浪费时间,可以通过数学加强课程中的数学知识,针对性复习。

---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第2阶段】:基础阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:编程语言篇

课程名称:【3434】【Python基础知识-pycharm版「解锁式学习」】

课程内容:python基础入门知识,对于算法中需要的基础的python做了一个系统的学习。

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:编程语言篇

课程名称:【14281】【机器学习-数据科学库(HM)「解锁式学习」】

课程内容:讲解了目前主要是pandas、numpy、matpoltlib库的使用。

---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第3阶段】:机器学习阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:机器学习工具篇

课程名称:【24941】【机器学习-Sklearn(第三版)「解锁式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了经典算法决策树、随机森林、特征工程数据预处理、经典算法降维算法PCA、逻辑回归、聚类算法KMeans、支持向量机SVM、线性回归、朴素贝叶斯、 XGBoost及其相关案例

---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第4阶段】:深度学习阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:深度学习基础篇

课程名称:【20343】【深度学习-【2020版】【深版】「cv-解锁式学习」】

课程内容:深度学习深入知识的讲解,对神经网络等深度学习常用的算法进行了讲解

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:深度学习工具篇

课程名称:【9555】【Pytorch学习「解锁式学习」】

课程内容:深度学习中的Pytorch框架的讲解于使用。

---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第5阶段】:说明课程

【监督方式】:强监督

「第1章」:基础和方向的分割阶段

课程名称:【3244】【说明课程(基础知识与项目衔接说明课程)「解锁式学习」】

课程内容:项目阶段与基础阶段的分界点,在该课程之前为基础阶段,之后为项目阶段,如需更改方向,请在该阶段在群里与老师沟通。

---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第6阶段】:计算机视觉阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:计算机视觉理论篇

课程名称:【1096】【1、计算机视觉CV理论基础「解锁式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了图像的预处理和图像的特征与描述、深度学习基础、图像分类、图像检索、目标检测、图像分割、图像描述、图像生成等知识点

---考核---(可选择,联系教务老师) 

「第2章」:计算机视觉项目篇

课程名称:【10952】【2、计算机视觉CV实践基础「解锁式学习」】

课程内容:计算机视觉中对图像的处理,以及完成对车辆的识别、信用卡识别、停车场、答题卡、疲劳驾驶检测等的识别

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第3章」:计算机视觉项目篇

课程名称:【1095】【3、计算机视觉CV实践加强「解锁式学习」】

课程内容:计算机视觉中图像处理的加强课程,目标检测无人驾驶、车辆图片检索等知识点的讲解。

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第4章」:计算机视觉理论篇

课程名称:【28563】【4、计算机视觉-图像分割实战「解锁式学习」】

课程内容:传统的图像分割流程、以及u-net,deeplabv3+经典模型、以及不同的分割检测算法的任务性能等评估等分割算法学习

---考核---(可选择,联系教务老师)

「第6章」:计算机视觉项目篇

课程名称:【27490】【5、Python人工智能项目进阶(第四部分)-Pytorch_肺部图像识别「解锁式学习」】

课程内容:目标检测项目的数据集的制作以及讲解,与项目配套使用

 

【简历辅导阶段】

写出来初版的简历,然后老师进行建议,再次修改简历。简历合格,进行模拟面试。沟通面试问题等,具体事宜,到该阶段之后联系相应的教务老师进行安排。

【时间安排】:

学员可以自主安排学习时间。具体的时间可以灵活调整。

【相关规定】:

(1)每天完成今日学习任务,提交相应的csdn或者是有道云笔记之类的链接到每日作业中。老师会进行审核,每个阶段结束,进行阶段测评,测评通过,提交老师发布的通过截图到下一个课程的第一节的阶段卡点之后,方可进行下一章内容的学习。

(2)每个章节结束,如果觉得吸收比较乱,知识点多,可以进行xmind脑图的构造一下整体的思路!

(3)项目阶段,需要录制或者文档落地针对做过的项目的自述!

(4)每天必须按计划完成任务,临时有事需在日报中说明情况即可,长期请假请联系教务老师。

(5)考核不通过需要缴费补考,50元是第一次,每次增加50元,200元封顶(此项如有疑问,可以联系教务老师进行更改)。

【参考博客】:第二天早晨八点半,会有拜师晨报提醒。当中有学生优秀博客,可以查看学生的排版

【监督相关说明】:

弱监督:不需要每天提交作业,直接可以解锁课程,适合于自制力能力强的。

强监督:需要学习完一个课程通过管理员解锁才能继续学习下一个阶段,适合于自制力不够强,已经参加工作的学员。

【工作安排】:

(1)、批改作业,环境安装!还有学习过程中有不会的问题的话,艾特软件安装以及基础答疑老师!

(2)、学习过程中如果有什么问题和疑问,可以艾特答疑老师!

(3)、如果计划需要更改,可以群里艾特我和跟你电话测评沟通的老师进行沟通!

(4)、如果有什么方向上面的疑问,可以艾特相关的答疑老师和计划制定的老师!

(5)、如果不知道找哪位老师的话,或者问题比较紧急的可以艾特教务老师进行处理,或者有什么意见和建议(直接私聊教务老师)!教务老师会进行受理!