去年8月，基于開課吧孵化創(chuàng)立的后廠理工學(xué)院在互聯(lián)網(wǎng)圈子里備受矚目，也掀起了一陣職場人對自我提升和升職加薪的熱議。院長張高博士在后廠理工學(xué)院創(chuàng)立之初曾說：“教學(xué)內(nèi)容與前沿產(chǎn)業(yè)發(fā)展同步，以大廠實戰(zhàn)案例增加學(xué)員的實戰(zhàn)經(jīng)驗”。時隔半年，這所環(huán)繞著百度、微軟、阿里巴巴、滴滴等一線大廠光環(huán)的創(chuàng)新實戰(zhàn)大學(xué)是否如其院長張高博士所言?我們走進了后廠理工學(xué)院，并以百度飛槳與其深度合作打造的CV(計算機視覺)方向課程為測評對象，感受了一次深度學(xué)習(xí)中級、高級工程師的進階之路。

開課吧學(xué)習(xí)中心課程入口

課程簡介

該課程由后廠理工學(xué)院與百度飛槳精選CV(計算機視覺)方向無人車車道線檢測、視頻人臉分析、數(shù)學(xué)公式識別3個前沿工程項目。課程均由具有豐富一線大廠名企項目背景的核心專家全職授課，在6個月內(nèi)幫助學(xué)員達到能夠合理組合、改造并創(chuàng)新模型來解決企業(yè)級應(yīng)用問題的水平。課程以培養(yǎng)具備硬實力的資深AI工程師或具有企業(yè)工程實踐能力的高校教師為目標(biāo)，自然要聯(lián)合該技術(shù)領(lǐng)域的的真正大牛。而眾所周知，廣泛應(yīng)用計算機視覺技術(shù)的無人駕駛是百度的重要戰(zhàn)略發(fā)展方向，其技術(shù)水平在國內(nèi)遙遙領(lǐng)先。本方向課程貫穿了3個實戰(zhàn)項目，復(fù)雜程度和難度是常見實踐項目的數(shù)倍，因此每個項目長達8周。此次體驗的課程為第一個實戰(zhàn)項目——車道檢測項目的第一節(jié)課，包含對語義分割的基本介紹，VGG和ResNet兩種網(wǎng)絡(luò)編寫，為之后的數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化、訓(xùn)練等涉及到的種種細(xì)節(jié)問題打好基礎(chǔ)。

　　課前：課程預(yù)習(xí)

　　亮點：師生陣容華麗

該課程旨在篩選和培養(yǎng)出更具有實戰(zhàn)能力的高階工程師，課程難度可想而知。因此在學(xué)員們需要通過答題選拔，在順利進入學(xué)員群后發(fā)現(xiàn)，同班同學(xué)中不乏清華大學(xué)甚至麻省理工、斯坦福等世界名校的畢業(yè)生或在校生，這不僅是一次高質(zhì)量好友圈擴大的機會，同時，也意味著在學(xué)員分組實戰(zhàn)對抗中，將與名校生并肩作戰(zhàn)，這種良性競爭可能前所未有的激烈。除此之外，本期課程導(dǎo)師與助教的專業(yè)和學(xué)術(shù)背景也令人眼前一亮。導(dǎo)師是來自京東的AI特約專家朱利明，擁有中國科學(xué)院碩士學(xué)位，專注計算機視覺近20年，主導(dǎo)100多個無人駕駛視覺感知算法、視頻庫人臉和物體檢測等大型商業(yè)項目，是該領(lǐng)域名副其實的“大咖”。

本期課程導(dǎo)師

了解過課程背景和導(dǎo)師之后，學(xué)員們在開課前拿到了課程的預(yù)習(xí)資料，其中包括60頁的課程講義、兩篇英文論文及VGG和ResNet實現(xiàn)代碼。如此重量級的單節(jié)課學(xué)習(xí)任務(wù)恐怕帶給學(xué)員不小的壓力。朱老師則表示：“拼命6個月，半年之后的你一定會感謝現(xiàn)在拼命的你。”

課前資料

　　課堂：理論結(jié)合實踐

　　亮點：課程細(xì)膩 知識點密集

在忐忑和滿滿的期待中，學(xué)員們開啟了第一課。課程以直播教學(xué)的形式確保師生間的實時互動，學(xué)員需要時刻專注，緊跟導(dǎo)師的授課進度，實時回答老師提問。同時，學(xué)員也能隨時提問，由導(dǎo)師進行實時解答。在“班班”老師介紹完課堂紀(jì)律和注意事項后，本期課程導(dǎo)師朱老師帶領(lǐng)大家分解了學(xué)習(xí)目標(biāo)，并表示基于之前的教學(xué)經(jīng)驗，課程體系不斷迭代，本期課程將以循序漸進的方式把原本課程后期涉及到的重要知識點“埋”在前期課程中，不斷加深學(xué)員對關(guān)鍵知識點的認(rèn)知和理解。

對于學(xué)員們需要掌握的預(yù)備知識，雖然不作為課程的重點，但為了兼顧不同專業(yè)學(xué)員們的差異，朱老師會在每個涉及到預(yù)備知識點的內(nèi)容上反復(fù)提問。在講解語義分割的評價指標(biāo)時，朱老師對TP、FP、FN、TN易混淆的基礎(chǔ)知識點進行了反復(fù)提問，并表示只有100%回答準(zhǔn)確率的學(xué)員才算掌握該知識點。對于基礎(chǔ)知識掌握不牢固的學(xué)員也并不需要過度擔(dān)心，后廠理工學(xué)院為每一名學(xué)員免費提供40多門選修課，包含計算機英語、計算機數(shù)學(xué)以及無人機、分布式系統(tǒng)等不同方向，既能幫助學(xué)員鞏固知識點，也滿足了不同專業(yè)背景學(xué)員對未來的不同規(guī)劃。

部分公選課

全局平均池化(GAP)講解

理論知識講解完，自然少不了上手“擼”代碼。本節(jié)課的重點是通過Pytorch學(xué)習(xí)框架搭建VGG網(wǎng)絡(luò)和實現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)。在朱老師的帶領(lǐng)下，學(xué)員們先熟悉網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，明白不同階段(stage)的細(xì)節(jié)區(qū)別，并在形象立體的講解中，了解全局平均池化(GAP)。朱老師帶領(lǐng)學(xué)員們手寫網(wǎng)絡(luò)，過程中還不忘傳授大家在實際工作中的小技巧，并細(xì)心地一一備注。整個講解深入淺出，把抽象化的知識點變得具象易懂。

手寫ResNet網(wǎng)絡(luò)

　　教學(xué)：注重軟技能培養(yǎng)

　　亮點：英文原版論文頻現(xiàn) 課堂氛圍活躍

除了理論和代碼等與專業(yè)相關(guān)的“硬技能”，軟技能的賦予也是課程的重點。計算機視覺作為一門快速發(fā)展的新興學(xué)科，新技術(shù)快速落地，學(xué)員們不僅要學(xué)習(xí)其成熟的技術(shù)，更要時刻關(guān)注領(lǐng)域內(nèi)最新的學(xué)術(shù)成果和研究動態(tài)，形成自主探究和學(xué)習(xí)的習(xí)慣。朱老師在授課過程中多次引經(jīng)據(jù)典，高質(zhì)量英文論文在課堂中頻頻現(xiàn)身，成為學(xué)員們的課后必讀。也正因此，朱老師對于專業(yè)名詞均以中英文對照的形式講解，幫助學(xué)員盡快具備閱讀英文原版論文的能力。

阿波羅數(shù)據(jù)集相關(guān)論文

在課程中，朱老師還不時穿插分享與知識點相關(guān)的面試經(jīng)驗，學(xué)生在對話框與老師頻繁互動，朱老師則知無不言，原計劃3小時的課程竟然進行了4個小時，而朱老師也直言自己“講嗨了”。這種師生都能樂在其中的課堂氛圍讓學(xué)員在張弛有度的學(xué)習(xí)中盡可能地吸收到高密度的知識點。

　　課后：研討課更重實踐

　　亮點：助教老師如影隨行

直播教學(xué)結(jié)束后，對于學(xué)員們來說除課后作業(yè)需要完成外，有大量的知識點需要復(fù)習(xí)、鞏固，不免產(chǎn)生各種疑問。這個時候就輪到助教老師登場，本期課程的助教老師是畢業(yè)于英國格拉斯哥大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)碩士，曾就職于百度的“王師兄”，他不僅全程陪伴式進行日常答疑和作業(yè)批改，還會帶領(lǐng)學(xué)員完成注重項目實踐的研討課。

車道線檢測項目研討課采用同學(xué)分組對抗的方式，根據(jù)框架不同分為Tensorflow/Pytorch/PaddlePaddle三個組，每個人獨立完成項目，又可以和同框架的同學(xué)進行探討，助教老師會對項目中的關(guān)鍵點進行詳細(xì)的代碼講解，對于達到準(zhǔn)確度達到標(biāo)準(zhǔn)的模型將會對接到百度PaddlePaddle進行模型進一步評測，通過這個過程，學(xué)員們可以真正掌握項目的訓(xùn)練過程，并達到一線大廠的要求。

本期助教老師

與此同時，拖延癥和懶癌晚期學(xué)員也被兼顧。“班班”作為班級群的管理員，督促學(xué)員按時完成作業(yè)，確保到課率、作業(yè)提交率和群內(nèi)活躍率，這三項也將作為統(tǒng)計指標(biāo)評選出優(yōu)秀學(xué)員，進行額外獎勵。此外，在學(xué)員每次完成課程學(xué)習(xí)后，學(xué)習(xí)平臺會自動生成個人學(xué)習(xí)記錄，包含學(xué)習(xí)日歷、時長，以及作業(yè)完成率和正確率，幫助學(xué)員及時掌握學(xué)習(xí)結(jié)果，并可與班級數(shù)據(jù)進行比較。

學(xué)習(xí)記錄

綜評

綜合來看，后廠理工學(xué)院百度資深AI實戰(zhàn)工程師CV(計算機視覺)方向課程將核心技術(shù)融匯在教學(xué)場景中教授給學(xué)員，不僅講透原理，還講透項目實戰(zhàn)，并兼顧相關(guān)領(lǐng)域研究動態(tài)和學(xué)術(shù)成果。同時，通過大型的真實項目讓學(xué)員得到寶貴的實戰(zhàn)經(jīng)驗，增加求職簡歷的含金量;面向高校教師學(xué)員，則可以強化其工程實踐能力，幫助掌握行業(yè)前沿動態(tài)和最新技術(shù)。在師資配備上，可以說達到頂尖水準(zhǔn)。來自名企核心崗位的工程師在教學(xué)時不僅能更精準(zhǔn)地傳授到企業(yè)里最實用的技能，還分享了不少工作經(jīng)驗，幫助學(xué)員提前熟悉和適應(yīng)職場氛圍。助教老師與班班則很好地解決了學(xué)員自制力不足，無人監(jiān)督等學(xué)習(xí)障礙。從課程容量上來說，每節(jié)課知識點密集輸出，對基本功要求扎實，是對學(xué)員最大的挑戰(zhàn)，而豐富的選修課、課后錄播視頻以及助教全程陪伴在一定程度上減輕了學(xué)員的壓力。

目前，后廠理工學(xué)院已分別聯(lián)合百度飛槳、阿里云、滴滴、華為云等一線大廠共同打造了AI算法工程師、高級架構(gòu)師、高級大數(shù)據(jù)工程師、資深A(yù)I物聯(lián)網(wǎng)工程師培養(yǎng)計劃，以獨特的教學(xué)體系、真實項目實踐教學(xué)方式和優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源形成前沿實戰(zhàn)型的體系化課程。核心知識點和技術(shù)圍繞真實應(yīng)用場景，實現(xiàn)“凡有所學(xué)，皆為所用”。對于相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的高校教師，是難得的參與大型企業(yè)級實戰(zhàn)項目的機會，有助于掌握產(chǎn)業(yè)前沿技術(shù)，提高工程實踐和教學(xué)能力;對于具有相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)，且有志于從事相關(guān)領(lǐng)域工作的在校生或在職人群，相信后廠理工學(xué)院將開啟你高級工程師的進階之路。

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