【3557】

【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：【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」：计算机视觉理论篇

课程名称：【1298】【1、计算机视觉CV理论基础「自由式学习」】

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4章」：计算机视觉项目篇

课程名称：【30260】【4、计算机视觉-遮挡状态下的活体人脸身份识别「解锁式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了多模态活体检测技术综述以及数据集CASIA-SURF以及评价办法ACER、Multi-Model-FaceAnti-spoofingAttackModel：

facebagnet、使用pytorch完成facebagnet的前后工程代码、消融实验以及活体检测模型压缩和落地.、

facerecognize技术综述重点数据集以及工程中的评价办法、带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannelAttention、

大规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提升定量分析、大规模人脸识别落地方法：sdk等项目中的概述

---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：【4301】【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「自由式学习」】

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6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）

 

 

【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！