眼看著2020年上半年已經(jīng)所剩無(wú)幾了，大家也經(jīng)歷了一個(gè)不一樣的學(xué)期，許多即將畢業(yè)的同學(xué)和準(zhǔn)備換工作的朋友也在開(kāi)始準(zhǔn)備秋招了。

為了讓大家在深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向上掌握更多硬核的項(xiàng)目能力，有三AI秋季劃準(zhǔn)備了4個(gè)小組，每一個(gè)小組有8個(gè)方向，供大家深入學(xué)習(xí)。當(dāng)你在某一個(gè)領(lǐng)域里做到極致，便會(huì)成為該領(lǐng)域的專(zhuān)家，從此就真的有了立足之地，下面是4個(gè)組的詳細(xì)介紹。

模型優(yōu)化組

模型優(yōu)化小組的目標(biāo)，就是掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)，調(diào)參，優(yōu)化，部署。需要學(xué)習(xí)的東西包括8大方向：數(shù)據(jù)使用，模型使用和調(diào)參，模型性能分析，緊湊模型設(shè)計(jì)，模型剪枝，模型量化，模型蒸餾，自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)，模型部署。

1 數(shù)據(jù)使用

數(shù)據(jù)使用項(xiàng)目包括：

(1) 如何針對(duì)自己的任務(wù)搜集數(shù)據(jù)(小型和大型數(shù)據(jù)集爬蟲(chóng))

(2) 如何學(xué)會(huì)科學(xué)地整理數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)去重，質(zhì)量分析等)

(3) 圖像分類(lèi)，目標(biāo)檢測(cè)等基本任務(wù)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法以及實(shí)戰(zhàn)

2 模型使用和調(diào)參

模型使用和調(diào)參項(xiàng)目包括：

(1) 如何針對(duì)自己的任務(wù)選擇好基準(zhǔn)模型架構(gòu)(主流模型最全解讀)

(2) 如何設(shè)計(jì)和改進(jìn)模型

(3) 如何對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)參

3 模型分析

模型分析項(xiàng)目包括：

(1) 如何對(duì)模型進(jìn)行可視化

(2) 如何對(duì)模型的計(jì)算量和參數(shù)量進(jìn)行分析

4 緊湊模型設(shè)計(jì)

緊湊模型設(shè)計(jì)項(xiàng)目包括：

(1) 如何壓縮大模型

(2) 如何設(shè)計(jì)小模型

(3) 如何保障小模型的性能

5 模型剪枝

模型剪枝項(xiàng)目包括：

(1) 模型剪枝理論學(xué)習(xí)

(2) Tensorflow等模型剪枝開(kāi)源框架使用

6 模型量化

模型量化項(xiàng)目包括：

(1) 模型量化理論學(xué)習(xí)

(2) Tflite/TensorRT等模型量化工具的使用

7 知識(shí)蒸餾

知識(shí)蒸餾項(xiàng)目包括：

(1) 知識(shí)蒸餾基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí)

(2) 遷移學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾相關(guān)工具使用

8 自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)(NAS)

自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)項(xiàng)目包括：

(1) NAS基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí)

(2) NAS相關(guān)工具使用

另外，后期還會(huì)學(xué)習(xí)模型部署等內(nèi)容，包括：

(1) ONNX的熟悉和使用

(2) MACE/MNN的熟悉和使用

不過(guò)這要求大家先熟練掌握好C++/Java編程，周期較長(zhǎng)。

人臉?biāo)惴ńM

人臉?biāo)惴ㄐ〗M需要掌握當(dāng)前人臉圖像領(lǐng)域的主要算法，學(xué)習(xí)的東西包括8大方向：人臉檢測(cè)，人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，人臉識(shí)別，人臉屬性分析，人臉?lè)指?#xff0c;人臉美顏，人臉編輯與風(fēng)格化，三維人臉重建。

1 人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)項(xiàng)目包括：

(1) 通用的人臉檢測(cè)算法，掌握大姿態(tài)，遮擋，小臉檢測(cè)技術(shù)原理

(2) 人臉檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)踐

2 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)

關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)項(xiàng)目包括：

(1) 通用的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法，大姿態(tài)，有遮擋的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法，人臉關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤算法原理

(2) 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)踐

3 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別項(xiàng)目包括：

(1) 通用的人臉識(shí)別算法，遮擋，跨年齡的人臉識(shí)別算法原理

(2) 人臉識(shí)別項(xiàng)目實(shí)踐

4 人臉屬性分析

人臉屬性分析項(xiàng)目包括：

(1) 人臉表情，顏值，年齡等算法原理

(2) 人臉屬性分析項(xiàng)目實(shí)踐

5 人臉屬性分割

人臉屬性分割項(xiàng)目包括：

(1) 圖像分割模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法

(2) 人臉屬性分割項(xiàng)目實(shí)踐

6 人臉美顏與美妝

人臉美顏?lái)?xiàng)目包括：

(1) 通用美顏技術(shù)如磨皮美白，大眼，瘦臉以及化妝算法原理

(2) 人臉美顏?lái)?xiàng)目實(shí)踐

7 人臉編輯與風(fēng)格化

人臉編輯項(xiàng)目包括：

(1) 通用的編輯技術(shù)，如表情遷移，姿態(tài)遷移，換臉等

(2) 人臉編輯項(xiàng)目實(shí)踐

8 人臉重建

人臉重建項(xiàng)目包括：

(1) 傳統(tǒng)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)三維人臉重建算法原理

(2) 三維重建項(xiàng)目實(shí)踐

圖像質(zhì)量組

圖像質(zhì)量小組需要掌握與圖像質(zhì)量相關(guān)的內(nèi)容，學(xué)習(xí)的東西包括8大方向：圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，圖像構(gòu)圖分析，圖像降噪，圖像對(duì)比度增強(qiáng)，圖像去模糊與超分辨，圖像風(fēng)格化，圖像深度估計(jì)，圖像修復(fù)。

1 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)

圖像質(zhì)量評(píng)估項(xiàng)目包括：

(1) 圖像質(zhì)量評(píng)估，美學(xué)評(píng)估算法原理

(2) 圖像質(zhì)量評(píng)估項(xiàng)目實(shí)踐

2 圖像構(gòu)圖

圖像構(gòu)圖分析項(xiàng)目包括：

(1) 顯著目標(biāo)檢測(cè)

(2) 自動(dòng)構(gòu)圖算法原理

(3) 自動(dòng)構(gòu)圖項(xiàng)目實(shí)踐

3 圖像降噪

圖像降噪項(xiàng)目包括：

(1) 傳統(tǒng)圖像與深度學(xué)習(xí)圖像降噪算法原理

(2) 圖像降噪項(xiàng)目實(shí)踐

4 圖像對(duì)比度與色調(diào)增強(qiáng)

圖像對(duì)比度增強(qiáng)與色調(diào)增強(qiáng)算法項(xiàng)目包括：

(1) 傳統(tǒng)圖像與深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)算法原理

(2) 圖像增強(qiáng)項(xiàng)目實(shí)踐

5 圖像去模糊與超分辨

圖像超分辨項(xiàng)目包括：

(1) 傳統(tǒng)圖像與深度學(xué)習(xí)去模糊算法原理

(2) 傳統(tǒng)圖像與深度學(xué)習(xí)超分辨算法原理

(3) 去模糊項(xiàng)目實(shí)踐

(4) 圖像超分辨項(xiàng)目實(shí)踐

6 圖像深度估計(jì)

圖像深度估計(jì)項(xiàng)目包括：

(1) 圖像深度估計(jì)算法原理

(2) 圖像深度估計(jì)項(xiàng)目實(shí)踐

7 圖像風(fēng)格化

圖像風(fēng)格化項(xiàng)目包括：

(1) 傳統(tǒng)圖像與深度學(xué)習(xí)圖像風(fēng)格化算法原理

(2) 圖像風(fēng)格化項(xiàng)目實(shí)踐

8 圖像修復(fù)

圖像修復(fù)項(xiàng)目包括：

(1) 傳統(tǒng)圖像與深度學(xué)習(xí)圖像修復(fù)算法原理

(2) 圖像修復(fù)項(xiàng)目實(shí)踐

GAN小組

包括基礎(chǔ)理論，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，圖像與視頻生成，語(yǔ)音生成，圖像增強(qiáng)，風(fēng)格遷移，圖像編輯，綜合使用技巧。

1 基礎(chǔ)理論

這一部分主要是學(xué)習(xí)對(duì)GAN的基礎(chǔ)理論的理解以及評(píng)估，包括：

(1) GAN的算法原理

(2) GAN的優(yōu)化

(3) GAN的評(píng)估

(4) GAN的理解

2 圖像與視頻生成

這一部分主要是學(xué)習(xí)圖像生成和視頻生成技術(shù)，這是GAN最為人熟知的應(yīng)用，包括：

(1) 圖像生成技術(shù)的基本原理

(2) 視頻生成技術(shù)的基本原理

(3) 如何提高生成圖像和視頻的質(zhì)量

(4) 如何使用GAN提高已有數(shù)據(jù)的質(zhì)量

3 風(fēng)格遷移

這一部分主要是學(xué)習(xí)GAN在圖像風(fēng)格化中的應(yīng)用：

(1) 圖像風(fēng)格化基礎(chǔ)

(2) 人臉的風(fēng)格化

(3) 通用圖像的風(fēng)格化

4 圖像與視頻增強(qiáng)

這一部分主要是學(xué)習(xí)GAN在圖像增強(qiáng)領(lǐng)域中的應(yīng)用：

(1) GAN如何用于圖像降噪

(2) GAN如何用于圖像去模糊

(3) GAN如何用于圖像超分辯

(4) GAN如何用于提升圖像的美學(xué)質(zhì)量

5 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

這一部分主要是學(xué)習(xí)對(duì)GAN的各種各樣的結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)參改進(jìn)，包括：

(1) GAN的基本結(jié)構(gòu)

(2) GAN中判別器的改進(jìn)

(3) GAN中生成器的改進(jìn)

(4) GAN結(jié)構(gòu)單元的使用(歸一化層，注意力機(jī)制等)

6 語(yǔ)音生成

這一部分主要是學(xué)習(xí)語(yǔ)音的基礎(chǔ)以及GAN在其中的應(yīng)用，包括：

(1) 語(yǔ)音技術(shù)的基礎(chǔ)概念

(2) 語(yǔ)音合成的基本原理

(3) 如何使用GAN合成語(yǔ)音

(4) 如何使用GAN提高語(yǔ)音的質(zhì)量

7 圖像編輯

這一部分主要是學(xué)習(xí)GAN在圖像編輯中的應(yīng)用：

(1) 圖像編輯基礎(chǔ)

(2) 人臉的編輯，包括人臉年齡，表情，姿態(tài)，以及換臉等

(3) 通用圖像的編輯，包括深度，紋理等

8 使用技巧

這一部分主要是總結(jié)GAN的使用技巧：

(1) 對(duì)抗思想在圖像經(jīng)典任務(wù)中的使用，包括圖像分類(lèi)，圖像分割，目標(biāo)檢測(cè)等

(2) GAN的訓(xùn)練技巧

(3) 增強(qiáng)學(xué)習(xí)與GAN的結(jié)合

除了以上的內(nèi)容，還會(huì)學(xué)習(xí)GAN在模型優(yōu)化，多模態(tài)融合等方向相關(guān)的技術(shù)。

關(guān)于學(xué)習(xí)方式

學(xué)習(xí)資料非常豐富，包括：

(1) 非常明確的學(xué)習(xí)路線圖，按照給出的路線和學(xué)習(xí)資料，推薦的學(xué)習(xí)時(shí)間，可以自主把控學(xué)習(xí)進(jìn)度，不限制學(xué)習(xí)時(shí)間，永久有效。

(2) 與項(xiàng)目配套的錄制視頻，代碼和數(shù)據(jù)，會(huì)不斷地在群里增加，不僅限于本文介紹的內(nèi)容。

(3) 永久有效的相關(guān)微信群，在學(xué)習(xí)過(guò)程中可以在微信群內(nèi)得到及時(shí)的技術(shù)指導(dǎo)。

(4) 贈(zèng)送有三AI知識(shí)星球+有三AI VIP知識(shí)星球社區(qū)一年權(quán)限。

(5) 其他。學(xué)習(xí)資料會(huì)動(dòng)態(tài)增加，包括微信群內(nèi)直播，知識(shí)星球等，還可以參與線下活動(dòng)，團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)等。

如何報(bào)名

(1) 單獨(dú)報(bào)名每一個(gè)小組學(xué)費(fèi)都是999，學(xué)習(xí)時(shí)間終身有效，聯(lián)系有三微信Longlongtogo即可報(bào)名。

(2) 已經(jīng)報(bào)名過(guò)人臉圖像或者圖像質(zhì)量小組的情況下，再報(bào)名GAN小組，則GAN小組可以享受半價(jià)。

以上四個(gè)小組是深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中最重要的四大方向，參考公司職位劃分，希望在競(jìng)爭(zhēng)非常激烈的求職過(guò)程中能夠助你一臂之力。

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總結(jié)

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