王学建：
1.南京邮电大学大四学生，电子信息工程专业，参加本校考研选择导师的对抗生成网络方向，具备基本数学基础，不具备数据结构基础和机器学习基础。强化学习即可。
2.个人情况：本科大四在读，学习为了能够学完之后和通信结合，配合上研究生做科研。
3.目前情况：有基础提高机器学习基础及深度学习基础能力。应对科研能力提高。
4.目标：扎实专研应对算法基础提高。
5.教学方向：机器学习算法与深度学习GAN方向提高。
课程安排：
注重：数学课程和python同步开始学习
第零阶段：数学课程（弱监督方式）
包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学
第一阶段：python基础
包括：python语法，面向对象部分
第三阶段：数据科学库基础
包括：numpy，pandas，matplotlib
第四阶段：python数据结构基础
第五阶段: leetcode算法（应对就业）
第六阶段：机器学习数学基础加强。
包括：高数，概率，线代加强
第七阶段: 机器学习基础
包括：机器学习算法理论基础
第八阶段：机器学习进阶
包括：分类算法，聚类算法，回归算法，HMM
第九阶段：sklearn机器学习实战
包括：特征工程，建模代码实战
第十阶段：深度学习基础
包括：深度学习BPNN，CNN，RNN，LSTM
第十一阶段：tensorflow1.x实践。
包括：深度学习算法实践
第十二阶段:tensorflow2.x实战
包括：深度学习结合tf基础实战
第十三阶段：kaggle的大数据挖掘实战
包括：选择好的一部分kaggle案例
第十四阶段：就业指导。

教学目标：机器学习和深度学习算法基础提高。

时间安排：注意时间管理
每周一到五，每天学习3到4小时，自己可以安排。
每周六日5小时，周日考核。
每天提交xmind复习笔记，同时每周三日，整理知识点，整理笔记到博客，可以选择csdn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。