去年8月，基于开课吧孵化创立的后厂理工学院在互联网圈子里备受瞩目，也掀起了一阵职场人对自我提升和升职加薪的热议。院长张高博士在后厂理工学院创立之初曾说：“教学内容与前沿产业发展同步，以大厂实战案例增加学员的实战经验”。时隔半年，这所环绕着百度、微软、阿里巴巴、滴滴等一线大厂光环的创新实战大学是否如其院长张高博士所言?我们走进了后厂理工学院，并以百度飞桨与其 合作打造的CV(计算机视觉)方向课程为测评对象，感受了一次 学习中级、高级工程师的进阶之路。
开课吧学习中心课程入口
课程简介
该课程由后厂理工学院与百度飞桨精选CV(计算机视觉)方向无人车车道线检测、视频人脸分析、数学公式识别3个前沿工程项目。课程均由具有丰富一线大厂名企项目背景的核心专家全职授课，在6个月内帮助学员达到能够合理组合、改造并创新模型来解决企业级应用问题的水平。课程以培养具备硬实力的资深AI工程师或具有企业工程实践能力的高校教师为目标，自然要联合该技术领域的的真正大牛。而众所周知，广泛应用计算机视觉技术的无人驾驶是百度的重要战略发展方向，其技术水平在国内遥遥领先。本方向课程贯穿了3个实战项目，复杂程度和难度是常见实践项目的数倍，因此每个项目长达8周。此次体验的课程为第一个实战项目——车道检测项目的第一节课，包含对语义分割的基本介绍，VGG和ResNet两种网络编写，为之后的数据处理、优化、训练等涉及到的种种细节问题打好基础。
课前：课程预习
亮点：师生阵容华丽
该课程旨在筛选和培养出更具有实战能力的高阶工程师，课程难度可想而知。因此在学员们需要通过答题选拔，在顺利进入学员群后发现，同班同学中不乏清华大学甚至麻省理工、斯坦福等世界名校的毕业生或在校生，这不仅是一次高质量好友圈扩大的机会，同时，也意味着在学员分组实战对抗中，将与名校生并肩作战，这种良性竞争可能前所未有的激烈。除此之外，本期课程导师与助教的专业和学术背景也令人眼前一亮。导师是来自京东的AI特约专家朱利明，拥有中国科学院硕士学位，专注计算机视觉近20年，主导100多个无人驾驶视觉感知算法、视频库人脸和物体检测等大型商业项目，是该领域名副其实的“大咖”。
本期课程导师
了解过课程背景和导师之后，学员们在开课前拿到了课程的预习资料，其中包括60页的课程讲义、两篇英文论文及VGG和ResNet实现代码。如此重量级的单节课学习任务恐怕带给学员不小的压力。朱老师则表示：“拼命6个月，半年之后的你一定会感谢现在拼命的你。”
课前资料
课堂：理论结合实践
亮点：课程细腻 知识点密集
在忐忑和满满的期待中，学员们开启了第一课。课程以直播教学的形式确保师生间的实时互动，学员需要时刻专注，紧跟导师的授课进度，实时回答老师提问。同时，学员也能随时提问，由导师进行实时解答。在“班班”老师介绍完课堂纪律和注意事项后，本期课程导师朱老师带领大家分解了学习目标，并表示基于之前的教学经验，课程体系不断迭代，本期课程将以循序渐进的方式把原本课程后期涉及到的重要知识点“埋”在前期课程中，不断加深学员对关键知识点的认知和理解。
对于学员们需要掌握的预备知识，虽然不作为课程的重点，但为了兼顾不同专业学员们的差异，朱老师会在每个涉及到预备知识点的内容上反复提问。在讲解语义分割的评价指标时，朱老师对TP、FP、FN、TN易混淆的基础知识点进行了反复提问，并表示只有100%回答准确率的学员才算掌握该知识点。对于基础知识掌握不牢固的学员也并不需要过度担心，后厂理工学院为每一名学员免费提供40多门选修课，包含计算机英语、计算机数学以及无人机、分布式系统等不同方向，既能帮助学员巩固知识点，也满足了不同专业背景学员对未来的不同规划。
部分公选课
全局平均池化(GAP)讲解
理论知识讲解完，自然少不了上手“撸”代码。本节课的重点是通过Pytorch学习框架搭建VGG网络和实现ResNet网络。在朱老师的带领下，学员们先熟悉网络结构，明白不同阶段(stage)的细节区别，并在形象立体的讲解中，了解全局平均池化(GAP)。朱老师带领学员们手写网络，过程中还不忘传授大家在实际工作中的小技巧，并细心地一一备注。整个讲解深入浅出，把抽象化的知识点变得具象易懂。
手写ResNet网络
教学：注重软技能培养
亮点：英文原版论文频现 课堂氛围活跃
除了理论和代码等与专业相关的“硬技能”，软技能的赋予也是课程的重点。计算机视觉作为一门快速发展的新兴学科，新技术快速落地，学员们不仅要学习其成熟的技术，更要时刻关注领域内最新的学术成果和研究动态，形成自主探究和学习的习惯。朱老师在授课过程中多次引经据典，高质量英文论文在课堂中频频现身，成为学员们的课后必读。也正因此，朱老师对于专业名词均以中英文对照的形式讲解，帮助学员尽快具备阅读英文原版论文的能力。
阿波罗数据集相关论文
在课程中，朱老师还不时穿插分享与知识点相关的面试经验，学生在对话框与老师频繁互动，朱老师则知无不言，原计划3小时的课程竟然进行了4个小时，而朱老师也直言自己“讲嗨了”。这种师生都能乐在其中的课堂氛围让学员在张弛有度的学习中尽可能地吸收到高密度的知识点。
课后：研讨课更重实践
亮点：助教老师如影随行
直播教学结束后，对于学员们来说除课后作业需要完成外，有大量的知识点需要复习、巩固，不免产生各种疑问。这个时候就轮到助教老师登场，本期课程的助教老师是毕业于英国格拉斯哥大学数据科学专业硕士，曾就职于百度的“王师兄”，他不仅全程陪伴式进行日常答疑和作业批改，还会带领学员完成注重项目实践的研讨课。
车道线检测项目研讨课采用同学分组对抗的方式，根据框架不同分为Tensorflow/Pytorch/PaddlePaddle三个组，每个人独立完成项目，又可以和同框架的同学进行探讨，助教老师会对项目中的关键点进行详细的代码讲解，对于达到准确度达到标准的模型将会对接到百度PaddlePaddle进行模型进一步评测，通过这个过程，学员们可以真正掌握项目的训练过程，并达到一线大厂的要求。
本期助教老师
与此同时，拖延症和懒癌晚期学员也被兼顾。“班班”作为班级群的管理员，督促学员按时完成作业，确保到课率、作业提交率和群内活跃率，这三项也将作为统计指标评选出优秀学员，进行额外奖励。此外，在学员每次完成课程学习后，学习平台会自动生成个人学习记录，包含学习日历、时长，以及作业完成率和正确率，帮助学员及时掌握学习结果，并可与班级数据进行比较。
学习记录
综评
综合来看，后厂理工学院百度资深AI实战工程师CV(计算机视觉)方向课程将核心技术融汇在教学场景中教授给学员，不仅讲透原理，还讲透项目实战，并兼顾相关领域研究动态和学术成果。同时，通过大型的真实项目让学员得到宝贵的实战经验，增加求职简历的含金量;面向高校教师学员，则可以强化其工程实践能力，帮助掌握行业前沿动态和最新技术。在师资配备上，可以说达到顶尖水准。来自名企核心岗位的工程师在教学时不仅能更精准地传授到企业里最实用的技能，还分享了不少工作经验，帮助学员提前熟悉和适应职场氛围。助教老师与班班则很好地解决了学员自制力不足，无人监督等学习障碍。从课程容量上来说，每节课知识点密集输出，对基本功要求扎实，是对学员最大的挑战，而丰富的选修课、课后录播视频以及助教全程陪伴在一定程度上减轻了学员的压力。
目前，后厂理工学院已分别联合百度飞桨、阿里云、滴滴、华为云等一线大厂共同打造了AI算法工程师、高级架构师、高级大数据工程师、资深AI物联网工程师培养计划，以独特的教学体系、真实项目实践教学方式和优质的学习资源形成前沿实战型的体系化课程。核心知识点和技术围绕真实应用场景，实现“凡有所学，皆为所用”。对于相关专业领域的高校教师，是难得的参与大型企业级实战项目的机会，有助于掌握产业前沿技术，提高工程实践和教学能力;对于具有相关专业基础，且有志于从事相关领域工作的在校生或在职人群，相信后厂理工学院将开启你高级工程师的进阶之路。
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