【CV春季划】言有三手把手带你从0基础学好深度学习与计算机视觉，附视频解读
有三AI CV春季划是言有三亲自带领的供零基础初学者学习深度学习和计算机视觉的学习计划，学习不限时间，答疑永久有效，2021年起不再接受新人报名。
大家可以听以下直播视频解读，更多补充可看图文。
整个学习内容
春季划是给以下选手准备的，目标是完全入门计算机视觉，培养后续能够独立进行该领域学习的习惯和能力。
(1) 深度学习/计算机视觉/图像处理零基础学生与转行的从业者。
(2) 深度学习/计算机视觉/图像处理基础薄弱，缺少实践，停留在网络视频课级别的选手。
(3) 不具备能完成从数据准备到模型调优全流程的深度学习/计算机视觉从业者。
(4) 未能熟练掌握计算机视觉基础领域，模型设计与调优等算法的选手。
下图是2020年CV春季划包括的所有内容预览图，可以自行放大仔细阅读。
(1) 学习内容覆盖：Linux环境，编程语言和开源框架，数据相关技能，传统图像算法，计算机视觉基础领域，模型设计和领域。
(2) 学习资源：图文项目，视频教程，图书教材，私密学习社区，有三AI生态内容组，项目组，运营组。
总体学习资料
总体的学习资料包括几个部分：
(1) 学习书籍：有三自己撰写的图书教材，目前已经出版过三本，每一本配套相关资料。
(2) 视频：除了书籍相关的视频，有三自己录制了若干套视频，并且还会继续增加。视频的价值在于：让你快速了解一个领域。
(3) 知识星球社区：包括两个，一个是专用于春季划学习小组存储资料的星球，永久有效，不对外开放。
另一个是对外开放的有三AI知识星球，包括很多内容，大家可以自行阅读下文了解。
(4) 有三AI内容组，项目组，运营组：是学习后下一步从业的真正目标。在内容组大家可以从事内容创作和教学相关的工作，获得收入。在项目组大家可以参与各类工程项目，获得收入。在运营组大家可以参与生态运营，获得收入。
(5) 线上线下答疑：包括有三的微信答疑和组织的线下活动和私人线下答疑。
总的来说：学习资源是非常丰富和多维的，大家根据需要可以自取，总体的学习路线图和每一部分的内容如下。
Linux学习
Linux是开发者日常工作的环境，相比windows可以大大提升工作效率。我们需要掌握基本命令，shell脚本的熟练撰写，环境的配置和管理，一些高效工具和插件的使用，学习以Ubuntu16.04作为平台。
Python学习
Python是最流行的AI编程语言，需要熟练掌握基本的数据结构，良好的编程习惯(面向对象设计等)，OpenCV等计算机视觉库的使用，爬虫库的熟练使用。
C++学习
C++是项目落地的关键，我们需要熟练使用基本库，计算机视觉相关库，掌握高效的编程习惯，学会编写CMake和Makefile编译文件，包括若干个小任务和1个综合性任务。
开源框架
熟练掌握主流的开源框架是从业者必备的素质，我们至少需要掌握Caffe，Pytorch，tensorflow三个开源框架的完整使用流程。
传统图像算法基础
传统图像算法基础是提升自身计算机视觉素养不可或缺的部分，我们至少需要掌握经典的图像降噪，增强，检测，分割算法，完成若干小型项目。
深度学习理论
理论是实践的基础，我们需要掌握CNN的基础概念和各类优化相关的知识。
数据使用
数据的使用是深度学习算法领域从业者的必备素质，知道如何收集高质量的数据，如何整理数据，如何分析数据，如何在各类项目中使用好数据增强，一共2个项目。
图像分类
图像分类是所有计算机视觉项目的基础，是深度学习模型发展的基础，我们需要掌握不同粒度的图像分类任务，包括粗粒度的表情识别，细粒度的动物子类划分，一共2个项目。
图像分割
图像分割是最底层的图像理解技术，有非常广泛的应用，我们需要掌握不同粒度的图像分割任务，包括语义分割和Image Matting，一共2个项目。
目标检测与跟踪
目标检测是计算机视觉中应用最广泛的领域，我们需要掌握基础的目标检测框架和目标跟踪框架，一共2个项目。
模型调参和压缩
模型的设计和理解是整个深度学习领域中最核心的内容，我们需要掌握各类参数的使用，熟悉架构的设计，知道如何提升模型性能，降低模型参数与计算量，一共2个项目。
生成对抗网络
生成对抗网络是一项基础的技术，它在各类计算机视觉任务中都可以发挥作用，我们这里掌握它的两个最有价值的应用领域，图像生成和图像翻译，一共2个项目。
关于学习方式
(1) 按照给出的路线和学习资料，推荐的学习时间，可以自主把控学习进度，不限制学习时间，永久有效。建议先系统性学习理论，然后再进行实践。另外学习资料还会动态增加，包括微信群内直播，知识星球等
(2) 微信群答疑，有三一对一微信答疑和线下答疑。
(3) 参与内容组，兼职当老师获得收入。参与项目组，做真实项目获得收入。参与运营组，获得收入。
学会能获得什么
学习效果因人而异，我们用尽可能完整的内容让大家能够很好的打好基础，为后续的职业进阶扫除障碍。学习完CV春季划，基本满足大部分计算机视觉工作岗位的研发能力要求，但并无法保证让你获得相关的工作岗位，尤其是竞争非常激烈的优秀工作岗位。后续进阶锻炼则需要继续提高编程能力，深入掌握自己从事领域的前沿研究。
下面是一些有三AI季划成员的分享，供大家参考：
【杂谈】从学员到专栏作者、讲师，我在有三AI学习与名利双收的故事