【3539】【李韦华】
【个人情况】：数学一般、有编程基础python。想通过系统学习，加强编程能力，从而进行计算机视觉学习进行模型评价 。
【学习目标】：1、系统的学习编程基础
2、进入计算机视觉学习
【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：【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：【3449】【Python基础知识-pycharm版「自由式学习」】
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」：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）

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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：【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）

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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：【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：【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：【28507】【计算机视觉-图像分割实战「解锁式学习」】
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：【27492】【3、Pytorch_交通指示灯识别「自由式学习」】
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5章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【30374】【计算机视觉-车道线检测「自由式学习」】
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6章」：计算机视觉项目篇
课程名称：【30258】【2、计算机视觉-车道线分割「解锁式学习」】
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）


【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！