课程目录

• 【深度之眼】科研方法论研修班
• 【3月12日】第一节：导论和学术科研概述
• 【3月14日】第二节：研究主题选择和问题定义
• 【3月19日】第三节：文献综述和相关工作
• 【3月21日】第四节：实验设计和数据收集
• 【3月26日】第五节：算法和模型选择
• 【3月28日】第六节：实验实施和结果分析
• 【4月11日】第九节：论文修改和审稿反馈
• 【4月16日】第十节：学术发表和学术生涯规划
• 【4月18日】第十一节：老师点评、自我评价与答疑
• 【4月2日】第七节：论文写作和结构学术
• 【4月9日】第八节：论文讨论和贡献
• 深度之眼内部学员专属代码直播课（CV方向）
• 第1讲-CV基础框架
• 第2讲-卷积神经网络
• 第3讲-Transformer系列
• 第4讲-目标检测初探
• 第5讲-语义分割基础
• 第6讲-视觉生成模型
• 第7讲-前沿论文复现
• 第8讲-模型的修改与设计
• 深度之眼内部学员专属代码直播课（NLP方向）
• 第10讲-LaTeX 语法 & Overleaf使用基础
• 第1讲-科研代码开发与环境配置
• 第2讲-PyTorch 与 Transformer 基础
• 第3讲-大语言模型基础
• 第4讲-Prompt 工程
• 第5讲-构建 RAG 应用
• 第6讲-大语言模型的微调
• 第7讲-大语言模型评估
• 第8讲-复现同行工作
• 第9讲-科研代码开源规范