【3260】【王钲棋】
【个人情况】：通信专业研二，毕设是视觉检测项目，目前在准备找工作阶段，不限于算法岗。
【学习目标】：系统优化简历，积累项目经验，主要目标是为工作做准备，
【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为主
（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】：弱监督
「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」：数据分析工具篇
课程名称：【31005】【人工智能-时间序列课程「自由式学习」 】
课程内容：该课程主要通过Python对时间序列做处理，讲解了时间序列中的相关的知识，同时配合上针对于啤酒的销量的时间预测的练习，增加对时间序列的熟练
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：操作系统篇
课程名称：【1219】【Linux零基础课程「解锁式学习」】
课程内容：主要讲解了linux数据库的使用，开发人员的基本操作。必须学习吸收，之后大数据阶段会跟服务器一直关联学习。极其重要。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第5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）

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【第2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3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：【28563】【计算机视觉-图像分割实战「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解图像初步的可视化以及图像运算、训练数据的准备、Pytorch的基础应用、模版代码概述、基础调参的学习、U-Net的理论课程、DeepLabv3理论、如何改进网络结构、尝试各种训练方案、U-Net理论课进阶、数据标注、图像增广、面试准备等知识
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4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5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6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7章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【3018】【4、Python人工智能项目进阶（第四部分）-物体检测与目标检测主题-检测算法原理+数据集制作与处理「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
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第8章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【3635】【5、Python人工智能项目进阶（第四部分）-物体检测与目标检测主题-项目实现与部署「解锁式学习」】
课程内容：目标检测项目的讲解，跟上面的数据集合配套使用
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第9章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【19451】【目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现（与行人车辆检测实战）「解锁式学习」】
课程内容：该课程通过yolov4项目的介绍、卷积神经的介绍、对yolov3的回顾、yolov4的讲解，然后从零开始写项目代码、项目模型的训练、代码解读、以及训练工具的使用
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第10章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【3133】【Python3+TensorFlow人脸识别智能小程序「解锁式学习」】
课程内容：对于人脸检测技能做了整体的讲解以及实现。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第11章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【30269】【2、计算机视觉-车道线分割「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了车道线检测概述以及传统视觉检测方法、CNN经典网络和语义分割模型、车道线分割模型应用、和车道线分割模型实战、车道线检测模型实战、超快车道线检测模型的讲解、以及模型的压缩优化
---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第5阶段】：AI项目合集阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：机器学习项目系列篇
课程名称：【3026】【机器学习-视觉聊天机器（9）「解锁式学习」】
课程内容：Kaggle中对聊天视觉机器人的项目练习。
---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第6阶段】：kaggle项目阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：kaggle比赛系列篇
课程名称：【5073】【2-kaggle神经网络实现机器翻译「解锁式学习」】
课程内容：Kaggle中对视觉翻译机器的项目练习。
---考核---（可选择，联系教务老师）


【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！