大家知道，有三AI有計算機視覺的人才培養體系，分為三個等級，分別是春季劃，夏季劃，秋季劃，如果不熟悉可以查看下面介紹。
(1) 春季劃的目標，是為了培養新人熟悉深度學習和計算機視覺的核心領域，達到一般崗位項目研發的水平。
(2) 夏季劃的目標，是為了讓大家更深層次掌握框架的使用，同時熟悉更多的計算機視覺領域。
(3) 秋季劃的目標，則是專精於某一個方向，目前包括模型優化，人臉算法，圖像質量，GAN。
過去的3月份，我們給模型優化小組進行了突擊直播，包括4期內容。直播並沒有錄製視頻，但是文件有留存，那麼這4期直播都包括了哪些內容呢？
第一期：數據使用
第一期的內容為數據使用，數據的使用是被大部分新人所忽略的內容，因為理論體系並不完善，然而它卻在很多情況下是項目能否真正成功的關鍵。一直以來，我們都很重視數據相關的內容，在這次直播中，關於數據的使用講述了以下內容：
(1) 爬蟲。我們不僅講了小型的圖片和視頻爬蟲，更剖析瞭如何構建ImageNet這樣的大型數據集爬蟲，甚至包括'扒光'一些網站的好資源，當然這不是值得提倡的，但確實很有用，筆者就這樣存了上千萬的未公開高質量數據，以後有機會陸續發佈。
(2) 數據整理。數據整理看似很簡單，但是習慣和流程往往會反映出工程人員和公司的素質，學會數據的整理，挑選，去重，分級，往後做項目會少走很多彎路，有三也寫了一個基於C++的去重項目供參考使用。
(3) 數據增強。數據增強無處不在，說它是大部分項目成功的關鍵一點都不過分，我們總結了平常項目以及比賽中分類與檢測任務中的數據增強方法。
(4) 任務實踐和開源項目推薦。最後，當然是實踐出真知，我們以圖像分類和GAN的任務來展示了數據增強的重要性，同時給大家推薦了一些乾貨項目。
第二期：模型優化核心技術
接著是第二期，模型的優化核心技術，在這次直播中，我們重點講述了以下內容：
(1) 模型的設計思想彙總。這一期主要是回顧一下我們在天池做過的直播，各種設計思想望大家熟記於心，使用起來才能如魚得水。
(2) 模型的性能分析。對模型的理解是非常重要的，我們不能期待一個模型總是以最正確的方式運行，優化模型也是我們常常要做的，因此我們要學會定量，定性地評估好模型。
(3) 模型調參。經常會遇到人問我為什麼我的模型不收斂，怎樣讓我的模型更好更快，這個問題回答起來一言難盡。從網絡的優化方法，基本單元設置，拓撲結構等各方面都需要掌握，這些都可以歸入模型調參，我們對相關的技術進行了總結和實踐。
(4) 工業界秘笈。模型從訓練到部署，中間有很多工作，甚至對模型本身還會做出一些修改，包括格式，結構等，你是否掌握了正確的姿勢呢。
第三期：模型精簡前沿技術
接著是第三期，模型精簡前沿技術，在這次直播中，我們重點講述了以下內容：
(1) 模型剪枝設計。我們對當前各種粒度的剪枝算法進行了系統性的總結。
(2) 模型量化設計。我們對當前不同位寬以及對稱和非對稱，離線與在線的量化算法進行了系統性的總結。
(3) 模型蒸餾設計。我們對當前的知識蒸餾和遷移學習算法進行了系統性的總結。
(4) AutoML設計。我們對當前的AutoML的主要思路進行了分析，往後會單獨增加AutoML的內容直播。
第四期：模型精簡實踐
接著是第四期，模型精簡實踐，在這次直播中，我們對模型剪枝，量化以及知識蒸餾進行了實踐：
(1) 模型剪枝實踐。我們在PPT和圖文資料中對細粒度和粗粒度的模型剪枝算法分別進行了實踐，剖析代碼和實驗結果。
(2) 模型量化實踐。我們對最主流的8bit量化算法的思想和代碼實現進行了分析，並對比了實驗結果。
(3) 模型蒸餾實踐。我們對最主流的模型蒸餾算法的思想和代碼實現進行了分析，並展示了實驗結果。
接下來的直播安排
在4月份，大概率我們不會有直播安排，因為要讓大家消化已有的內容。到了5月份，我們還會安排有AutoML以及移動端模型部署的相關內容，接下來敬請期待吧。
小提示：直播的地點就在微信群內，並且所有資料發放也在微信群內，為防止資源外洩不會再更新雲盤，這都是為了保護模型優化小組成員的權益。
如何學習以及報名
模型優化小組的學習路線如下：
學習的資料包括：
(1) 一些相關的視頻講解，不定期增加。
(2) 圖文課件和實踐代碼，數據集。
當然了，更重要的是多討論，相互進步，畢竟內容很多。
完整的模型優化小組的內容介紹大家可以查看如下往期文章：
報名方式為聯繫有三本人微信Longlongtogo(小提示，秋季劃小組5月份開始調整價格)。
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