2023年正式起航，想必大家都已经完全投入到了工作状态中，有三AI平台今年将在已有内容的基础上，继续进行新课程开发，本次我们来介绍今年上半年的课程计划，以及新讲师招募计划。

2023年新上线课程

我们平台的课程当前分为两大类，一类是某一个方向的系统性理论与实践课程专栏，另一个是项目实战专栏，今年也将继续丰富这两类专栏课程的开发。

1、系统性理论与实践课程计划

系统性理论与实践课程专栏需要专注于某一个领域，开发具有足够深度与广度的课程。

典型代表性课程如：《深度学习之图像分类：理论实践篇》，完整介绍可见：【视频课】CV必学，超10小时，3大模块，5大案例，循序渐进地搞懂图像分类理论与实践！

内容包括图像分类的各个领域的算法与实践，时长超过10个小时，分为3大模块，5个实践案例。

(1) 理论部分内容包括：涵盖了深度学习图像分类各个方向的理论知识，如图像分类基础、多类别图像分类理论、细粒度图像分类理论、多标签图像分类理论、半监督与无监督图像分类、零样本图像分类等。

(2) 实践部分内容包括：从零完成人脸表情识别案例实践、简单图像分类数据增强实战、鸟类动物细粒度分类实战、生活用品多标签图像分类实战、基于血红细胞的图像分类竞赛技巧，通过这些实战案例可以彻底掌握图像分类任务的实战技巧。

2023年已经确定要新上线的系统性专栏课程包括：

以上是确定要上线的课程，另外如果遇到合适的讲师，随时也可以上线新的课程，请拥有能力的大家踊跃报名。

2、项目实战课程计划

所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比，每一次项目实战都由独立的老师完成，课程更加专注、时长更短、更轻量级，适合快速锻炼项目能力。

典型代表性课程如：《基于Pytorch的3DCNN视频分类与行为识别实战》，完整介绍可见：【项目实战课】基于Pytorch的3DCNN视频分类与行为识别实战

该课程共分为5个小节，经过剪辑后的总时长为约为100分钟，课程定价为99元。

第1部分：项目简介，介绍本项目使用的方法以及数据集。

第2部分：数据处理，讲解如何对视频数据进行处理，如何创建数据读取类进行读取。

第3部分：详细讲解C3D，R3D，R(1+2)D模型的搭建。

第4部分：详细解读模型的训练与可视化。

第5部分：讲解如何使用模型对自己的数据集进行测试，下图案例中左上角展示了预测类别以及对应的概率。

2023年已经确定要新上线的项目实战课程包括：

由于项目实战课程制作比较灵活，周期更短，因此实际可能会上线更多的课程，请大家保持关注。

目前所有的课程都在有三AI小鹅通课程平台，地址为：https://appcdfgt3n15676.h5.xiaoeknow.com，大家也可以扫下面的二维码进入店铺进行浏览。

讲师招募

个人能力有限，为了创作更多主题的课程，我们一直欢迎有能力的讲师来进行教学，下面是我们讲师招募须知。

1、首先是岗位要求

要求超过3年的人工智能领域从业经验，普通话标准，高校老师以及有教学经验者优先，有突出科研成果者优先，有知名公司或知名产品研发经验者优先，硕博士及以上学历者优先，有优秀开源项目贡献者优先，有三AI社区成员优先；拥有娴熟的英语阅读与听说能力，热爱技术分享，认真负责，沟通能力强，性格活泼。

2、应聘岗位流程

如果你符合条件，欢迎联系我们，期待你的加入！下面是成为课程讲师的基本流程。

第一步，请发送简历和相关证明资料到longpeng@yousanai.cn，进行初步沟通。

第二步，初步沟通，资格初验合格之后，双方选定一个方向的案例进行试讲，期间会提供课件模板，相关标准培训，两周内完成1个不小于2小时的案例课程上线与宣传。

第三步，课程上线后，根据课程质量与反馈，销售数据，决定下一个课程的开发，以及是否进行长期合作，每个月月初，会对上月课程销售进行结算。讲师收入是课程实际销售额的60%，每月进行统一结算。

3、有三AI课程讲师福利

所有课程为独占模式，即某个讲师研发了某一个课程后，不再会让其他讲师开发相同主题课程，因此对于好的主题，先开发者享有一定的优势。

除此之外，对于讲师，还享有部分有三AI付费课程赠送或优惠，文化产品赠送，公司项目研发组开发权限等权限。

感兴趣的请不要错过，三人行必有AI，期待与优秀的你相遇！

下面是两个长期合作的已有代表性讲师，供大家参考：

鲁健恒，大学老师，SCI期刊IEEE ACCESS审稿人。专注于计算机视觉与人工智能领域，近期围绕人工智能领域，拥有4个发明专利授权，2个实用新型专利授权，以及1个软件著作权。

输出课程包括《深度学习之模型设计：理论实践篇》专栏课程，《从零实现原生Pytorch安卓端目标检测模型部署》项目实战课程等。

详细了解课程，请阅读：【视频课】AI必学，超20小时，4大模块，循序渐进地搞懂CNN模型设计与简单部署！

详细了解课程，请阅读：【项目实战课】从零实现原生Pytorch安卓端目标检测模型部署

郭冰洋，东北大学博士，技术社区《有三AI》专栏作者，课程讲师。主要研究领域为图像分割、缺陷检测、弱监督学习、小样本学习等，擅长技术总结，论文写作。

输出课程包括《CV论文辅导》专栏课程，《基于Pytorch的BiseNet表面缺陷分割实战》项目实战课程等。

详细了解课程，请阅读：【论文辅导】新手如何从零开始发表CV论文，有三AI一对一辅导计划出炉！

详细了解课程，请阅读：【项目实战课】基于Pytorch的BiseNet表面缺陷分割实战

三人行必有我师，2023年，期待你成为有三AI社区的一员！

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