【3435】【李波】

 

【个人情况】：研二在读，主要研究目标检测方向，场景为：基于图像的火灾检测。

 

【学习目标】：系统学习深度学习知识体系

 

【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」：数学加强篇

 

课程名称：【30295】【机器学习-数学基础（TYD）「自由式学习」】

 

课程内容：该课程主要讲解了机器学习中涉及到的数学知识（函数、极限、微积分、定积分、牛顿公式、拉格朗日）、线性代数中的运算矩阵等、概率论中的知识讲解（随机抽样、概率、极大似然估计、条件概率、边缘分布、期望、各种分布）、统计学中的知识讲解等等知识点

 

                    ---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）

 

「第4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）

 

 

 

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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：【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2章」：数据结构与算法篇

 

课程名称：【19550】【LeetCode-力扣刷题合集(js)(附java代码)「自由式学习」】

 

课程内容：该课程是对leetcode上面的基础的算法题带着讲解了刷题思路等， 但是课程的讲解使用的js的代码，重点理解其中的思路问题，里面附带了java代码

 

                    ---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」：编程语言篇

 

课程名称：【14282】【机器学习-数据科学库（HM）「自由式学习」】

 

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5章」：数据库基础篇

 

课程名称：【16608】【1、数据库_Mysql_基础「自由式学习-1」】

 

课程内容：主要讲解了mysql数据库的使用，开发人员的基本操作。必须学习吸收，之后的数据仓库也会使用到数据库的sql语句的概念，

 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

「第6章」：操作系统篇

 

课程名称：【17036】【0、Linux基础+实操教程「自由式学习」】

 

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7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：【32680】【小样本学习（Few-Shot Learning ）「自由式学习」】

 

课程内容：主要讲解小样本学习中的理论知识

 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

「第2章」：机器学习基础篇

 

课程名称：【3212】【机器学习算法基础（基础机器学习课程）「自由式学习」】

 

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3章」：机器学习进阶篇

 

课程名称：【725】【机器学习---算法进阶「自由式学习」】

 

课程内容：对机器学习深入的讲解，利用了大量的数学公式进行推导，足以应对工厂面试过程中问到的算法的底层远离的实现。比较难理解，需要多次吸收强化。如对该课程有不适应，请及时跟教务老师联系。

 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

「第4章」：机器学习工具篇

 

课程名称：【25041】【机器学习-Sklearn（第三版）「自由式学习」】

 

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：【9715】【深度学习-Tensorflow2.0「自由式学习」】

 

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）

 

「第4章」：深度学习进阶篇

 

课程名称：【4388】【2、（Part Two）深度学习进阶「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）

 

「第5章」：深度学习进阶篇

 

课程名称：【24760】【深度学习模型部署+剪枝优化「解锁式学习」】

 

课程内容：该课程的内容主要包括：模型加载与数据预处理、docker、阿里云镜像等相关环境配置、论文算法核心框架概述、整体案例流程解读、常见剪枝方法介绍、网络流程解读、优化器模块配置等

 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

 

 

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【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）

 

 

 

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【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：【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2章」：计算机视觉项目篇

 

课程名称：【30373】【计算机视觉-车道线检测「解锁式学习」】

 

课程内容：该课程主要讲解了视觉和自动驾驶方便的知识普及、图像处理以及视觉的基础、基于哈夫变换的车道线检测、以及基础的深度学习方法简介

 

                    ---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」：计算机视觉理论篇

 

课程名称：【29433】【YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析「解锁式模式」】

 

课程内容：该课程主要讲解了目标检测常见的任务和数据集、Ubuntu系统和Win系统上面分别训练数据集、YOLO的基本原理、模型构建相关代码解析、数据集创建相关代码解析、general.py文件代码解析、辅助工具代码解析、YOLOV5相关代码解析等知识点

 

                    ---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：【27490】【2、Pytorch_肺部图像识别「自由式学习」】

 

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）

 

「第7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8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）

 

 

 

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【第7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：【5072】【机器学习-基于pytorch的风格转换（4）「解锁式学习」】

 

课程内容：Kaggle中对数据挖掘的项目练习。

 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

 

 

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【第8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）

 

「第2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）

 

 

 

 

 

【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！