3414-赵宸锐-人工智能学科-计算机视觉方向 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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【3414】【赵宸锐】
【个人情况】:本科:物理。研究生:自动化专业,跨专业,无基础。普通本科。自学过python。基础一般。
【学习目标】:在指导下进行学术论文实验部分,自己的数据集训练模型,提供思路。最低限制中文普刊。需要监督式学习。
【备注】:
【学习方向】:计算机视觉
【是否需要就业】:否
【目标就业地点】:其他城市
【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】:数学阶段
【监督方式】:弱监督
「第1章」:高数基础篇
课程名称:【693】【1、高数基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「解锁式学习」】
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:【743】【2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「解锁式学习」】
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)

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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:【29448】【Python练习100题「自由式学习」】
课程内容:该课程主要讲解使用Pyhton完成了一百道小练习,用于巩固Python基础语法的一些小练习
---考核---(可选择,联系教务老师)
「第3章」:操作系统篇
课程名称:【17022】【0、Linux基础+实操教程「解锁式学习」】
课程内容:该课程主要介绍了linux系统、对linux系统的安装、使用、网络配置、硬盘挂载、分区、进程管理、实用指令等的学习
---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)

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【第3阶段】:机器学习阶段
【监督方式】:强监督
「第1章」:机器学习基础篇
课程名称:【3211】【机器学习算法基础(基础机器学习课程)「解锁式学习」】
课程内容:机器学习基础算法的讲解,偏向于实现,对底层原理没有进行过多的阐述。
---考核---(可选择,联系教务老师)
「第2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:【9212】【深度学习-【2020版】【深版】「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3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】: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:【28853】【轻松学OpenCV「解锁式学习」】
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5章」:计算机视觉项目篇
课程名称:【27489】【2、Pytorch_肺部图像识别「解锁式学习」】
课程内容:该课程主要讲解了Pytorch实现了一个肺部图像识别的案例。以及进行了结果的展示
---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第6阶段】:AI项目合集阶段
【监督方式】:强监督
「第1章」:机器学习练习系列篇
课程名称:【30175】【多分类 - 鲜花分类「解锁式学习」】
课程内容:该课程主要讲解了通过Tensorflow2.0实现鲜花分类的案例
---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第7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:【23804】【6、kaggle比赛系列-深度学习相关比赛「解锁式学习」】
课程内容:等待介绍文本
---考核---(可选择,联系教务老师)

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【第8阶段】:计算机视觉阶段
【监督方式】:强监督
「第1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)


【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!