【杂谈】有三AI季划的最核心价值在哪，听听这些同学怎么说！
有三AI季划已经比较完善，覆盖春夏秋三个难度等级，教材，图文代码，直播，视频，知识星球，线上线下活动，创业项目组等内容，经历了一段时间的学习后，大家都学习到了什么呢？下面请听我们打通了春夏秋季划闭环的几个同学的分享。
从学习到入职知名AI创业公司
丘同学：大家好，我是19年年初左右参加了言有三的计算机视觉季划项目的非计算机视觉方向专业的学员，算是比较早的一批吧。当时参加季划也是挺偶然的，在无意之中注意到了三哥的公众号。一开始也没有准备参加的，也是后面看了很多公众号里的知识内容，觉得性价比挺不错的就报了名。在这个之前，也跟过有名的培训课程，但说实话，挺贵而且项目不实用且简单，求职的时候也很难获得别人的认可。
季划里的项目深度和广度上都挺不错的，而且给学员代码实践的机会远远高于其他培训课程，真的可以从里面学到很多工作上有用的知识。说实话，我也是学了季划的课程，才从面向windows开发转向了面向linux开发。在工作中，这是开发时候必须会用的系统。
我参加了三哥的春夏秋三季的季划项目，大概学了大半年。然后凭着这些项目，找到了一份自己比较满意的工作，当然不是互联网大厂，但算是一家业内比较有名的AI公司。
三哥的项目可以给你入行一个敲门砖，让你对计算机视觉有个比较完整深入的了解，尽管光凭这个是很难让人进入大厂的。但也够了，毕竟师父领进门，修行在个人吧。
杜同学：我之前从事互联网全栈工程师，18年通过系统学习（数学、机器学习、图像深度学习）转型人工智能，19年开始在一家公司从事林业方面的深度学习图像算法工程师，天天和“鸟兽虫鱼木”打交道。
19年秋天后，参加了有三AI的计算机视觉春计划和夏季划，20年年初参加了秋季划的人脸算法组。通过参加这些季划，我不仅学到了视觉方面更广泛的知识，还在微信群、知识星球里见识了更多优秀的人。这些宝贵的财富不仅提升了我对视觉算法的认识，还进一步提高了视觉算法在林业方面的落地与应用。
希望以后能从这里学到更多东西，顺祝有三AI越办越好！
朱同学：19年年初的时候，我所在的创业公司倒闭了，这对我造成了非常巨大的影响。因为当时正在转型做深度学习，算法组里来自台湾的大佬也很乐意带我。然而公司倒闭导致大佬回了台湾，而我处在一个算法根本不足，原来的Android 开发也捡不起来的“前不着村后不着店”的尴尬局面。当时我决心一定要把算法学起来，但是没有公司大佬带路，网上充斥的学习资源大多都是脱离公司使用场景的“教学项目”，而对我这种低学历工人，仅凭这些“教学项目”是及其难以找到算法工作的。
彷徨之际接触到了有三。因为报名春计划可以得到有三大佬的亲自问题解答，我觉得这是我为数不多的接触工业界的机会，所以就决定报名。然后我就开始配合三哥的第一本书学习春计划的内容。在教程中，对模型精度的调参实验，对模型的精简实验都让我接触到了之前在其它教程里远远接触不到的内容，我相信这才是真正实用的工业圈基础技术。后来随着学习的深入，开始学习目标识别分支，在春计划的引导下熟悉了Faster RCNN的原理和代码构架，在此基础上进行深入学习和实验。在季划学习一段时间后，发生在我身上最大的变化就是原来看不懂的资料能看懂了。这是种非常有趣的变化，自己也说不准是怎么从“看不懂”做到“看懂”的，这应该是一种“涌现”出的变化，可能是在学习中随着“context”的积累而导致的。
因为之前的公司是做视觉自动售货机的，公司倒闭导致项目夭折，这个事情一直在我心里是个遗憾。在我的技能积累到一定程度后，我开始尝试在旷视发布的零售数据集上继续解决之前在公司的“商品目标检测”的问题。根据之前在季划中积累的经验，我开始尝试、调研、再尝试、再调研，终于在最近获得了优秀的结果，其在数据集上的精度超过了国内的大团队。
通过季划的技术指导我得以拥有解决目标问题的技术能力。技术指导之外，我还接受了三哥的就业指导。根据指导，我应该通过已经完成的项目去证明自己的能力，在项目中基于Baseline自己做了哪些改进，而这些改进又是怎样调研而来的，这就是我在求职路上的资本。
之后，我也会在有三AI平台兼职讲师，完成有三AI季划培养薪火相传的初衷。
裴同学：大家好，我是活跃在有三春、夏、秋各季划群的同学，同时也是目前有三研发组的组长。和有三AI的初次接触还是去年秋，正好是我刚入行不久的时候。那时候我只是一个只懂机器学习和深度学习原理的入门小白。由于手头做的是目标检测的活也就开始找计算机视觉方面的学习资料，也是关注了一些相关的公众号，有三AI就是其中一个。
完整的学习路线和友好的一对一答疑服务是我最喜欢的特点，从此一发不可收拾。对计算机有一个全面的认知，在各个细分方向又有指导和资料去深入，业界不可多得的良心机构。
希望有三越来越好！
石同学：目前是在做的机器学习数据挖掘相关，但是觉得太枯燥了，感觉没有图像这么直观有趣，就想扩展计算机视觉算法方面技能，反正技多不压身。由于之前接触过神经网络，还算是有些了解吧，就在网上搜集有关计算机视觉相关的资料学习，但是感觉没有方向，而且很多都比较粗浅且不系统，有案例也就只能简单的跑一遍，体会不到更深层次的原理东西。一次在别的公众号看见了推荐的有三AI，简直如获至宝，进入公众号发现计算机视觉算法各种方面的资料，从网络结构到分类、分割、检测都很全面，刚好在办秋季划就加入了。
加入季划后，跟着季划的项目从易到难，要做一遍才有效果，不仅有微信群项目教学，还有一年的知识星球权益，尤其钟爱知识星球，上面的资料都很全面，节省了大量找资料的时间，对于不懂的问题还能提问答疑，简直不要太好。之前只用过tensorflow，加入季划之后还学会了keras和pytorch。对于学习深度学习来说，从最初的网络结构损失函数到后面的大型工程项目，要一步一步真正吸收消化才能融会贯通。
平时加班还挺忙的，就只有抽空学习研究，有段时间做的通信大数据相关，分析用户行为项目，我提议能否尝试下增加用认证的人脸分析，没想到上级同意了，季划里学习到的人脸属性分析刚好派上用场。加入有三AI季划是一件非常有意义的事情，随时会举办线上直播和送书活动，已经获得扑克牌、移动硬盘、书签等周边，希望自己今后更有动力吧，有三AI办得越来越好。
陈同学：和有三AI相识于知乎。关于人工智能，说实话自己一直都在业余时间看书籍，看帖子学习，但是效果甚微，因为很多例子都是跟着简单跑一跑，基本能跑出个大概意思就赶紧想看下一个方向的。
这样下来，折腾了半年几乎啥都没学到，根本原因是学习的过程没有输出，只有输入，所以很难针对性地提高。
之前也参加了一个老师的课程，但是是视频授课的方式，跟B站录播一样的形式，拉了一个QQ群，提了问题，老师很久才能回复，感觉很不满意。
在知乎看到了有三老师的课程，看价格一个季划也就几百元，省两顿大餐的事，于是跟老师咨询了一下课程就报名了。有三AI课程让我比较放心的是：课程连贯，由浅入深，从基础知识到深度学习需要的框架，层层递进，多个方向，多个项目，既有深度也有广度。每个项目都有作业，作业有明确的指标，需要达到什么精度等，有明确输出。做过项目的都知道，只有这个过程当中，才是真正地吸收知识，才能把看到的东西真正地学到。最让我惊喜的是，有三老师真的是1V1专业辅导，学习的过程中，我基本是遇到问题就微信滴老师，有一次因为弄不明白一个问题，跟老师讨论了半天，终于解开了自己的疑团，只想说这个耐心，真的是远远超越了季划课程的标价。
最近看到有三AI又推出了很多发展的规划，真心祝愿有三AI越办越好，成长为一个专业AI培训体系！
尤同学：刚接触言有三师傅课程半个月，知识框架体系非常全面，脉络清晰，理论与实践相结合，本人眼界都拓宽了很多，按部就班学能少走很多弯路，师傅人也很好，对学生耐心，有问题必回复。
那么到底什么是季划？大家可以点击下文了解。
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