刘仕元-算法方向-计算机视觉提高-就业:否 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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农业数据分析+计算机视觉测试:
刘士元测评情况:
1,必填项:
学员分类:农业数据建模分析与计算机视觉有时间提高
学习方向:计算机视觉
是否就业:否
监督方式: 基础阶段设置为弱监督
是否需要阶段考核:是
学习目标:零基础学习计算机视觉提高。能够实现农业方面建模分析,学习为了实验室未来科研需求。
2,学员情况自述:
1.华南农业大学大三农学专业,2020考研究生,数学有基础基本遗忘,机器学习基础遗忘,目前没有数据分析经验。
2.希望能够通过学习从零基础完成数学基础,机器学习基础等问题,能够应对考研和科研需求。
3.学员没有学习过线性代数,高数概率论有基础,过年这段时间抓紧时间补充数学基础,机器学习基础,建议基础阶段弱监督学习,每天提交博客,每个阶段提交xmind,项目阶段强监督学习。
4.数据结构学员学习过,这里设置上如果有时间可以使用学习到的python语言实现下数据结构代码。加强python能力。

学员课程安排:
1,语言基础课程:(基础课程,弱监督)
第零阶段:数学课程
包括:线性代数,概率论,高等数学,统计学
数学课程作为弱监督,需要时候再看。
第一阶段:python基础(比照大纲尽快学习)
包括:python语法,面向对象部分
第二阶段:python数据结构加强(强化)
包括:python基础能力提高
第三阶段:数据科学库基础
包括:numpy,pandas,matplotlib
2,机器学习阶段:(重点课程,强监督)
第四阶段:机器学习数学基础加强。
包括:高数,概率,线代加强
第五阶段: 机器学习基础
包括:机器学习算法理论基础,基础核心算法
第六阶段:机器学习进阶
包括:分类算法,聚类算法,回归算法,HMM
第七阶段:sklearn机器学习实战
包括:特征工程,建模代码实战
3,深度学习阶段(重点课程,强监督)
第八阶段:深度学习基础
包括:深度学习的基础算法
第九阶段:tensorflow深度学习技术实战
包括:tf深度学习实战
第十阶段:pytorch深度学习实战(扩展学习)
包括:pytorch深度学习实战
4,项目阶段:(强监督)
第十一阶段:opencv图像处理基础知识
包括:图像处理基础知识
第十二阶段:计算机图像处理基础实战。
包括:图像识别,目标检测
第十三阶段:微信小程序人脸识别项目实战
包括:人脸识别项目
第十四阶段:kaggle图像识别项目自选
包括:kaggle常见问题分析场景
第十五阶段:kaggle数据挖掘项目自选
包括:kaggle常见问题分析场景(可以前置)
第十六阶段:指导学员下一步学习方向。

教学目标:计算机视觉基础拓展。

时间安排:
学员可以自主安排学习时间

每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周三日,整理知识点,整理笔记到博客,可以选择博客园博客。将重点知识点录屏自己讲出来(学习方式中吸收最好的方式是给别人讲出来),并提交作业。

相关规定:每天必须按计划完成任务,否则将停发学习任务,临时有事需请假。考核不通过需要缴费补考。

相关解释:
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。