唐天奇：本科，大四，应对国外留学人工智能与大数据应用方向，涉及面尽量广一些
1.计算机专业本专业，数学和数据结构都学习过，需要加强
2.python和算法学校没有学习过从头开始
3.学习为了提高算法能力，能够学习人工智能或者大数据都可以，老师建议先学习基本算法和语言基础。
4.教学目标：机器学习和深度学习零基础加强。（暂定）
5.方向：机器学习深度学习提高方向。数学基础不好，由于时间关系设置为弱监督方式。其他课程均为强监督，先学习机器学习和深度学习，提高编程能力。
除了特殊标记都为强监督

课程安排：
第一阶段：数学课程（弱监督）
包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学
标注：为了避免太过于枯燥，数学和py同时学习
第二阶段：python基础
包括：python语法，面向对象部分
增加linux学习，可以融于语言中
增加mysql阶段学习，加强数据分析
第三阶段：数据科学库基础
包括：numpy，pandas，matplotlib
第四阶段：机器学习数学基础加强。
包括：高数，概率，线代加强
第五阶段: 机器学习基础
包括：机器学习算法理论基础
第六阶段：机器学习进阶
包括：分类算法，聚类算法，回归算法，HMM
第七阶段：sklearn机器学习实战
包括：特征工程，建模代码实战
第八阶段：深度学习基础
包括：深度学习BPNN，CNN，RNN，LSTM
第九阶段：tensorflow实践。
包括：深度学习算法实践
增加阶段：大数据hadoop阶段
增加阶段：大数据spark阶段
第十阶段：kaggle实战巩固
包括：kaggle案例实战
第十一阶段：指导学员下一步学习方向。

教学目标：算法基础基础拓展。

时间安排：
每周一到周五每天学习至少2小时，学员自己安排可以。
每周日5小时，周日考核。
每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周三日，整理知识点，整理笔记到博客，可以选择博客园博客。将重点知识点录屏自己讲出来(学习方式中吸收最好的方式是给别人讲出来)，并提交作业。

相关规定：每天必须按计划完成任务，否则将停发学习任务，临时有事需请假。考核不通过需要缴费补考