【3092】
【个人情况】：
可以大致看懂代码含义，使用matlab改写循环神经网络预测股票数据，对神经网络有一些了解
【学习目标】：
1.目前想写一篇识别飞行员疲劳的期刊文章，涉及到图像预处理，如二值化灰度处理等。使用Dlib、OpenCV定位人脸，画68个特征点。 2.想在假期内完成论文撰写的大部分内容（7—9月） 3.还想通过学习可以自主使用Github上开源的Python程序（我在使用Python程序时遇到报错经常处理不了）

培养看懂论文能力和改代码能力。
图像处理，图像识别，（目标检测，图像分割）


【备注】：
  ·  学好python基础，pytorch框架 。
  ·  深度学习基础，计算机视觉要打牢基础。
  ·  看网课，跟着项目走，有不懂的需要帮助的群里艾特老师。
  ·  准备项目。
项目或者论文的技术路线，在大方向上的可行性和创新性，可以问我我来帮你把控。
一方面按照学习路线提升代码能力，读懂论文的能力。一方面准备自己的项目。(要数据，要具体技术方向)



【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。

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【第1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）

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【第2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）

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【第3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4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」：计算机视觉理论篇
课程名称：【2433】【目标检测「解锁式学习」】
课程内容：传统的目标检测流程、以及DSSD、caffe-SSD、SPPNet、HyperNET、Faster RCNN、Yolov2、以及文本检测模型、以及不同的目标检测算法的任务性能等评估等等等目标检测算法学习
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：计算机视觉理论篇
课程名称：【22067】【目标检测-关键点检测「解锁式学习」】
课程内容：该课程的内容主要包括：图像识别与检测、人体骨骼点检测、人脸和手部特征点检测、物体关键点检测等待介绍文本
                    ---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：【28855】【轻松学OpenCV「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了图像基础、图像的处理步骤、从摄像头和视频中读取图片、图像的8种变换、人脸检测实操、人脸跟踪、人脸识别等知识点
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第5章」：计算机视觉理论篇
课程名称：【30264】【1、计算机视觉-视觉任务基础理论「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了基本的图像处理、然后图像处理的高级操作、初步认识机器学习中的算法（线性回归、逻辑回归等）、和机器学习常用的经典算法、神经网络以及反向传播、详解CNN卷积神经网络（理论篇、应用篇、实战细节篇）、以及CUDA编程、计算机视觉中的图像分类、深度学习目标检测、计算机视觉中的图像分割、计算机视觉中的目标跟踪、以及整体的知识点总结
                    ---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：【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7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，