2019年有三AI“春季”划，给我一个荣耀，还你一生荣耀
大家都知道去年有三AI开了“济”划，今年没有了，不过我们为大家准备了另外一套方案，名为“季”划，顾名思义，每个季节开一个，2019年除夕正好就是立春，就取名为“春季”划。
作者 | 言有三
编辑 | 言有三
01
什么是春季划
这是一个以掌握工业级计算机视觉任务为主题的实战交流计划，涵盖10+具有很强落地场景需求的项目，供不同层次的学员进行学习。
下面首先介绍我们的项目，分别隶属于“青春版”，“荣耀版”，“尊享版”，感兴趣的来咨询我提供项目详细资料。
1.1 编程基础（入门）
快速学习Linux基本操作
学习Linux下提升工作效率的一些技巧（包含shell脚本的编程技巧项目）
学习python基础
熟悉在深度学习中经常使用的python库（包含图像中最常见的10个以上开源库的了解和熟悉小项目）
学习python的高效编程技巧，包括向量化，矩阵高级操作（包含高维张量的操作）
学习python的前端和服务端基础（包含爬虫和网站部署项目）
1.2 开源框架（入门）
第一部分：OpenCV
掌握Opencv基本模块和数据结构
掌握Opencv的图像滤波和图像增强算法
掌握Opencv的边缘检测（包含车道线检测项目）
掌握Opencv的目标检测和跟踪（包含手势检测和跟踪项目）
掌握Opencv的图像分割基础（包含简单图像分割项目）
掌握OpenCV3版本以后的深度学习API（包括caffe，tensorflow接口）
第二部分：开源框架
任选caffe，tensorflow，pytorch其中一个开源框架
框架的安装和API的了解
框架的学习路线和底层代码的阅读（包含系统性代码阅读）
框架使用常见的问题和bug解决（包含常见bug分析和经验总结）
框架的数据API的熟悉（包含各种类型数据的读取和准备项目）
框架的网络定义接口（包含自定义网络和finetune网络的技巧）
框架的训练和测试（正确训练模型，调参，使用模型得到测试结果）
1.3 完成工业级别的图像分类任务（青春版）
具体项目可私下问询，覆盖内容如下
学习如何获取和整理数据（包含爬虫，标注工具开发和选择项目）
知道什么样的数据才是完成该任务的正确的数据（数据使用的经验分享）
学习如何利用开源框架正确的读取和迭代数据（开源框架数据API的熟悉项目，覆盖各种类型数据）
学习如何选择一个合适的基准模型（深度学习模型基础）
学习如何定义自己的模型（模型设计基础，包括各种网络层的设计技巧）
学习如何进行模型的训练（模型训练基础，简单的模型训练参数选择）
学习如何改进自己的模型（模型性能的分析和简单的改进技巧）
学习如何进行模型的测试（正确的使用好模型，测试时的各种技巧）
学习当结果不好时知道定位问题，并找到正确的解决方案（建立对数据和模型的敏感度）
学习该任务当前业界应该是什么样的水平（基本的学术素质培养）
……
1.4 模型训练与调优（荣耀版）
包含两个项目
学习如何选择基准模型（各类基准模型特点和性能的了解）
学习进行最佳的数据预处理（数据预处理对模型性能的影响）
学习选择优化参数（优化参数的正确使用方法和调优）
学习调整网络结构（网络结构调节的基本方法）
学习数据的迭代（分析数据质量，数据分布对模型的影响）
学习如何正确评测模型（使用最合适的指标，可视化等方法评估模型的实际性能，与竞品进行比较）
……
1.5 目标检测（荣耀版）
包含一个项目
目标检测的基础理论（传统方法和深度学习方法通用）
检测框架（Faster RCNN/YoLo/SSD）
框架代码的解读和调试（caffe，tensorflow，pytorch版本）
影响目标检测性能的参数（训练尺度，正负样本比例，anchor使用等）
目标检测网络设计的常见技巧（多尺度等）
……
1.6 图像分割（荣耀版）
包含一个项目
图像分割的基础理论（反卷积等概念）
图像分割常见框架（U-Net，DeepLab等）
影响图像分割性能的参数（训练尺度，网络结构，样本选择等）
图像分割网络设计的常见技巧（多尺度信息融合等等）
……
1.7 模型优化（尊享版）
包含2个项目
如何分析和寻找模型的瓶颈
模型的深度寻优（网络的最佳层数）
模型的宽度寻优（网络的最佳特征通道数）
模型的参数压缩（设计移动端能用的小体积，高速度小模型）
模型过拟合和欠拟合分析
……
1.8 自选项目（尊享版）
自由选择一个不超出图像分类，分割，目标检测，目标跟踪，图像风格化，GAN等方向的项目，具体可一对一沟通，辅导。
02
学习形式
以辅导完成具体的图像任务，实战为主，理论辅修，达到上线要求为准。我开通了微信小程序，供学员将学习成果在平台上发布。
具体来说，学习要完成三大任务，如有学员不想完成其中的某些任务也可以（节省有三工作量，何乐不为）。
2.1 理论学习，阅读有三撰写每一个方向的资料，涵盖该方向的传统方法和深度学习方法，进行项目的可行方案论证。
2.2 项目开发，可以任意选择3大主流开源框架caffe，tensorflow，pytorch中的一个，有三辅导进行实验的开展与项目的结束验收。
2.3 上线部署，将开发完的方案进行工业级别的部署，包括代码的重构，模型的优化与测试，部署。
03
时间节点
3.1 学习时间
2月19日即元宵节后正式开始，统一学习时间为三个月，三个月后不再安排统一的学习辅导，荣耀版和尊享版可单独辅导。
3.2招生时间
即日（2019-1-24）起至人满或者项目结束为止，由于一个季度共3个月，因此限定人数为100人。
04
报名方式与费用
青春版：涵盖项目1，项目2，项目3，基础报名费用500 RMB，每隔一天涨10元，限定100人，统一入群学习和答疑，学习完后群里答疑，结束后原则上不再安排答疑。
荣耀版：涵盖项目1，项目2，项目3，项目4，项目5，项目6。基础报名费用800 RMB，每隔一天涨10 RMB，每增加一人涨5 RMB，限定100人，统一入群学习和答疑，学习完后群里答疑，结束后可安排不定期一对一答疑。
尊享版：涵盖所有项目（固定项目和自选项目）。基础报名费用1500 RMB，每隔一天涨10 RMB，每增加一人涨5 RMB，限定100人，统一入群学习和一对一学习答疑，结束后可安排不定期一对一答疑。
最后，所有项目都会送给原“济划”成员
总结
有三付费交流原则只有一个：永远涨价，涨到哪一天没有人买了，吾便告老还乡去也。
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