【2889】【李帅】 【个人情况】：目前是准研究生，方向是计算机图像处理和深度学习方向，提前联系了导师六月份会有个具体的任务需要汇报。 【学习目标】：打好深度学习基础，掌握具体的模型搭建和训练测试，能完成导师任务，能够完成论文的复现工作。 【备注】： 【学习方向】：计算机视觉 【是否需要就业】：否 【目标就业地点】：一线城市 【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。 ===============章节分割线=============== 【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） ===============章节分割线=============== 【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」：数据结构与算法篇 课程名称：【36】【Python数据结构与算法「解锁式学习」】 课程内容：数据结构入门，主要讲解了堆、栈、链表、快排、二分、树等数据结构与算法，课程末尾将会提供leetcode刷题教程，请需要就业的徒弟务必重视练习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3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） 「第4章」：Git使用篇 课程名称：【4311】【Git操作详解「解锁式学习」】 课程内容：该课程，对代码管理工具GIT进行了讲解，代码的版本管理，托管等知识进行了学习，该课程不学习不影响接下来的学习，进公司在学习也可以。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【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） ===============章节分割线=============== 【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） 「第3章」：深度学习工具篇 课程名称：【9622】【深度学习-Tensorflow2.0「解锁式学习」】 课程内容：深度学习中TensorFlow2.X版本的讲解与使用。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【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） ===============章节分割线=============== 【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。