【2470】【金先生】

【个人情况】：大四，软件专业，目前要完成毕业设计任务。任务要求：

（1）用深度学习。（2）有标注数据集。（3）有web界面。（4）有实际可落地应用场景。经过与学生和其导师沟通，建议考虑考虑金融数据集做语义匹配式检索问答，实现多模型对比和前端应用界面可视化。学院有有Python基础，爬虫也学过一点，课程建议编程做回顾性学习，算法做实践性学习。

【学习目标】：学习编程和算法完成毕业设计

【备注】：强监督

【学习方向】：自然语言处理（语义匹配问答）

【是否需要就业】：否

【目标就业地点】：其他城市

【课程学习顺序】：以老师发的学习思路为主

（按照顺序学习即可，有问题随时跟老师联系调整）

【学员课程安排】：有任何疑问，在群里随时艾特或者ding教务老师和电话测评的老师！尽快解决，达到当前阶段没有疑问为止。

 

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【第1阶段】：基础阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：编程语言篇

课程名称：【3434】【Python基础知识-pycharm版「解锁式学习」】

课程内容：python基础入门知识，对于算法中需要的基础的python做了一个系统的学习。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：编程语言篇

课程名称：【14281】【机器学习-数据科学库（HM）「解锁式学习」】

课程内容：讲解了目前主要是pandas、numpy、matpoltlib库的使用。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：数据库基础篇

课程名称：【13127】【1、数据库_Mysql_基础「解锁式学习」】

课程内容：主要讲解了mysql数据库的使用，开发人员的基本操作。必须学习吸收，之后的数据仓库也会使用到数据库的sql语句的概念，

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：操作系统篇

课程名称：【1219】【Linux零基础课程「解锁式学习」】

课程内容：主要讲解了linux数据库的使用，开发人员的基本操作。必须学习吸收，之后大数据阶段会跟服务器一直关联学习。极其重要。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

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【第2阶段】：机器学习阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：机器学习工具篇

课程名称：【24941】【机器学习-Sklearn（第三版）「解锁式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了经典算法决策树、随机森林、特征工程数据预处理、经典算法降维算法PCA、逻辑回归、聚类算法KMeans、支持向量机SVM、线性回归、朴素贝叶斯、 XGBoost及其相关案例

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

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【第3阶段】：深度学习阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：深度学习基础篇

课程名称：【20379】【深度学习-【2020版】【深版】「NLP-解锁式学习」】

课程内容：深度学习深入知识的讲解，对神经网络等深度学习常用的算法进行了讲解

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：深度学习工具篇

课程名称：【9555】【Pytorch学习「解锁式学习」】

课程内容：深度学习中的Pytorch框架的讲解于使用。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

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【第4阶段】：说明课程

【监督方式】：强监督

「第1章」：基础和方向的分割阶段

课程名称：【3244】【说明课程（基础知识与项目衔接说明课程）「解锁式学习」】

课程内容：项目阶段与基础阶段的分界点，在该课程之前为基础阶段，之后为项目阶段，如需更改方向，请在该阶段在群里与老师沟通。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

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【第5阶段】：自然语言处理阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：NLP理论进阶篇

课程名称：【3014】【2、NLP人工智能（第二部分）---自然语言处理进阶「解锁式学习」】

课程内容：自然语言处理与深度学习的一些知识点的学习。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：NLP理论进阶篇

课程名称：【3024】【3、NLP人工智能（第三部分）---深度学习Bert进阶「解锁式学习」】

课程内容：深度学习中的文本匹配以及语料库的匹配等自然语言处理结合的课程。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：NLP理论基础篇

课程名称：【3425】【NLP自然语言处理基础课程「解锁式学习」】

课程内容：LDA、语言模型结合朴素贝叶斯、基于统计的翻译系统、隐马尔可夫模型、词向量等知识的讲解。

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：NLP项目篇

课程名称：【3266】【NLP到Word2Vec实战「解锁式学习」】

课程内容：自然语言处理阶段的Word2Vec的讲解

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：NLP项目篇

课程名称：【3541】【自然语言序列模型实战「解锁式学习」】

课程内容：该课程对于自然语言处理模型进行概述，包含语言模型，神经序列模型，FSM，CRF的学习

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

 

【简历辅导阶段】

写出来初版的简历，然后老师进行建议，再次修改简历。简历合格，进行模拟面试。沟通面试问题等，具体事宜，到该阶段之后联系相应的教务老师进行安排。

 

【时间安排】：

学员可以自主安排学习时间。具体的时间可以灵活调整。

【相关规定】：

（1）每天完成今日学习任务，提交相应的csdn或者是有道云笔记之类的链接到每日作业中。老师会进行审核，每个阶段结束，进行阶段测评，测评通过，提交老师发布的通过截图到下一个课程的第一节的阶段卡点之后，方可进行下一章内容的学习。

（2）每个章节结束，如果觉得吸收比较乱，知识点多，可以进行xmind脑图的构造一下整体的思路！

（3）项目阶段，需要录制或者文档落地针对做过的项目的自述！

（4）每天必须按计划完成任务，临时有事需在日报中说明情况即可，长期请假请联系教务老师。

（5）考核不通过需要缴费补考，50元是第一次，每次增加50元，200元封顶（此项如有疑问，可以联系教务老师进行更改）。

【参考博客】：第二天早晨八点半，会有拜师晨报提醒。当中有学生优秀博客，可以查看学生的排版

【监督相关说明】：

弱监督：不需要每天提交作业，直接可以解锁课程，适合于自制力能力强的。

强监督：需要学习完一个课程通过管理员解锁才能继续学习下一个阶段，适合于自制力不够强，已经参加工作的学员。

【工作安排】：

（1）、批改作业，环境安装！还有学习过程中有不会的问题的话，艾特软件安装以及基础答疑老师！

（2）、学习过程中如果有什么问题和疑问，可以艾特答疑老师！

（3）、如果计划需要更改，可以群里艾特我和跟你电话测评沟通的老师进行沟通！

（4）、如果有什么方向上面的疑问，可以艾特相关的答疑老师和计划制定的老师！

（5）、如果不知道找哪位老师的话，或者问题比较紧急的可以艾特教务老师进行处理，或者有什么意见和建议（直接私聊教务老师）！教务老师会进行受理！