3个月快速毕业 + SCI3区小论文 + 大厂就业
毕业需求：基础相当薄弱，以快速完成毕业为目的。需要规划课程学习、做实验以及大论文大纲构思和完成大论文最终撰写。
论文需求：有论文需求，希望通过AI与本专业结合进行交叉学习。意向发展方向是显著性目标检测，当前具体目标是完成小论文SCI3区。
就业需求：有就业需求，希望学习AI知识并实践练习，下阶段目标是大厂就业。
新手通识快速过，Python基础已有可跳过。重点学习PyTorch深度学习框架和训练流程，机器学习部分了解核心概念即可。
进入影像实验室，重点学习目标检测相关内容。掌握YOLO系列算法原理和代码实现，理解检测框架的核心组件（Anchor、IoU、NMS）。
找一个显著性目标检测的开源项目作为baseline，在自己的数据集上跑通。边跑边学，理解代码结构和关键模块。
在baseline基础上做改进（如添加注意力机制CBAM、改进损失函数），完成对比实验和消融实验，整理实验数据。
按照SCI论文格式撰写，重点突出创新点和实验结果。同时准备毕业论文大纲，投稿SCI3区期刊。
论文项目本身就是最好的面试项目素材。在做论文的过程中注意积累：
• 项目经验整理：用STAR法则描述项目（背景、任务、行动、结果）
• 技术深度：每个用到的算法都要能讲清楚原理，如YOLO、注意力机制
• 算法题准备：每天抽1小时刷LeetCode，重点：数组、链表、二叉树
• 八股文准备：CNN、Transformer、BatchNorm、优化器等常考内容
这位学员的情况比较典型：时间紧迫（3个月）+ 多目标（毕业+SCI+就业）。有Python基础是优势，可以跳过编程入门直接学深度学习。
核心策略：时间紧必须走快速通道。新手通识压缩到2周，只学和目标检测直接相关的内容。找现成的显著性检测开源项目改，不要从头写。SCI3区的创新点要求不高，添加注意力机制+做好实验就够了。
就业建议：论文和就业准备可以并行。做论文的过程就是积累项目经验，但需要额外准备算法题和八股文。建议投稿后集中准备面试，SCI3区审稿周期3-6个月，这段时间刚好用来准备。
风险提示：3个月时间确实紧，建议每天保证4小时以上学习时间。遇到环境配置问题及时求助，不要在某个环节卡太久。目标期刊选SCI3-4区，审稿相对快。