未来已来，可一战成名！

     AI项目实战营·上海站第二期5月11日开课·与你一起赋能未来！

5月22，线上点播课程--机器学习2（12课时）

5月23，线上点播课程--tensorflow学习（13课时）

5月24，线上点播课程--tensorflow实践（8课时）

学院考核：经过一周的学习，你需要掌握：

1、Python基础编程，作为工具语言，我们推荐教材课后学习，另外在所有的课程中，我们不断用Python去完成各种项目，读懂，修改代码，加强代码能力。

2、深度学习中的数学基础，理解神经网络为什么会出现梯度消失、函数的凹凸性等人工智能项目和面试中遇到的问题。

3、TensorFlow基础和实践，区别于纷乱繁琐的社区文档，清晰地梳理出tensorflow 学习的入门思路以及重难点，学会TensorFlow的高级玩法，会修改网络结构，多GPU模式调试。

4、机器学习基础和实践，基本上囊括了机器学习的所有基础知识，深入理解两大基础的线性回归和逻辑回归项目原理、读懂代码，学会修改代码，学会回归、分类、前向、后向传播的原理，学会熟练使用sklearn等机器学习库，独立完成机器学习任务。

第二周，5月25日到5月31日课程安排：

5月25日，26日线下实训安排

5月27，线上点播课程--深度学习基础（6课时）

5月28，线上点播课程---卷积神经网络（5课时）

5月29，线上点播课程---目前检测（4课时）

5月30-31，经典论文研读以及代码复现（ADL平台）

学院考核：经过这一周的学习，你需要掌握：

1、卷积神经网络基础，了解卷积神经网络架构(卷积层、激活层、池化层、全连接层); 深入理解CNN(CNN 的参数量、CNN 在学什么、CNN的有效性); CNN 的运行机制(详解误差反向传播、损失函数、训练方法、梯度消失问题)，穿插讲。

2、深度学习基础，了解深度学习是什么，从计算机视觉解决问题的方式变化，引出深度学习概念; 理解深度学习的意义，深度学习对计算机视觉任务的性能改善，特别是CNN 的实际应用(图像分类与检测、图像风格迁移、人脸识别);以及深度学习对经典模式识别技术方法的改变; 

3、目标检测基础和实践，在了解目标检测的基本概念与流程、评价方式的基础上，使学生可以形成清晰的概念划分，对两阶段检测器和单阶段检测器具备深刻认识，并以此为两个主干，掌握拓展学习其他分支检测方法的能力。

4、独立完成代码复现能力。

第三周，6月1日到7日课程安排：

6月1日，线下实训安排：

6月2-7，线上学习安排，ADL平台两大经典项目复现和模型修改。

线上课程点播-----GAN理论专题（11课时）

开放ADL平台61个算法模型，30多个数据集，授课期间，ADL平台将完全开放给学员，有自主学习能力的学员可以抓住这次机会，一口气学完61个算法项目（每个项目均可以看到代码、数据集、模型训练结果）。

（AutoDL平台介绍：中科视拓自主研发的深度学习计算平台，1000多个GPU支持在线训练、模型测试、下载）