【3507】【毕家宁】 【个人情况】：研究生在读，想系统学习，为明年找工作做准备。  另外想学一下c++   【学习目标】：1、系统的学习深度学习基础 2、进入计算机视觉与NLP的项目学习 【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。 ===============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） ===============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」：编程语言篇 课程名称：【32674】【Pycharm的基本使用「自由式学习」】 课程内容：讲解了pycharm如何使用                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3章」：操作系统篇 课程名称：【732】【Linux基础「自由式学习」】 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。如果时间充足，可以系统学习，如果想要快速进入算法，可以跳过，不影响接下来的算法学习。但是在进入项目阶段之前必须进行学习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第4章」：Git使用篇 课程名称：【4312】【Git操作详解「自由式学习」】 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） 「第5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6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） 「第7章」：编程语言篇 课程名称：【20570】【C++基础课程「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） ===============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」：机器学习基础篇 课程名称：【728】【机器学习---导论「自由式学习」】 课程内容：该课程主要讲解了人工智能和大数据的关系等知识点，并且讲了人工智能基础的分类等知识点，属于一个普及课程                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：机器学习进阶篇 课程名称：【33】【机器学习---算法进阶「解锁式学习」】 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） ===============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」：深度学习基础篇 课程名称：【4410】【1、（Part One）深度学习基础「自由式学习」】 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） 「第4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） ===============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：【30259】【3、计算机视觉-公共场景下的口罩实时监测-YOLOV3「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要使用了YOLOV3针对于公共场景下的口罩实时监测，其中讲解了RCNN、FastRCNN、FasterRCNN+Anchor等常见的视觉算法的应用、以及yolov1、v2、v3、v4等算法的原理、以及YOLOV3的代码讲解、YOLOV3的训练测试以及AiStudio的使用实现等课程                     ---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） 「第6章」：计算机视觉项目篇 课程名称：【27491】【3、Pytorch_交通指示灯识别「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要讲解了使用迁移学习实现了交通指示等，以及进行了案例的优化                     ---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：【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9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） ===============章节分割线=============== 【第7阶段】：自然语言处理阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：NLP理论基础篇 课程名称：【4823】【NLP自然语言处理基础课程「自由式学习」】 课程内容：LDA、语言模型结合朴素贝叶斯、基于统计的翻译系统、隐马尔可夫模型、词向量等知识的讲解。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：NLP项目篇 课程名称：【4819】【NLP到Word2Vec实战「自由式学习」】 课程内容：自然语言处理阶段的Word2Vec的讲解                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3章」：NLP项目篇 课程名称：【25083】【PyTorch-情感分类「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！