【2492】【吴同学】

【个人情况】：大三，本身专业偏商科，数学有一定基础，python自学，机器学习和深度学习基础比较好，了解基本的推荐算法，有模型实践经验。整体算法原理方面基础比较好，但深度学习实践不扎实，预期投22年4月-7月的回忆，方向是推荐算法的纠偏问题或多任务问题。目前每天学习1小时左右，寒假会有大量时间学习。 【学习目标】：投推荐方向论文，整体基础比较好，但深度学习相关基础不扎实，复现存在困难。第一步：扎实NLP基础，复现DIN,DIEN,BST；完成该部分后与remi老师进一步沟通；下一步学习目标：多任务，（因果推断） 【备注】：一年 【学习方向】：推荐算法 【是否需要就业】：否 【目标就业地点】：一线城市 【课程学习顺序】：以老师发的学习思路稳住 （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。 ===============章节分割线=============== 【第1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：【3267】【TensorFlow深度学习（第二版更新TF）-2「解锁式学习」】 课程内容：深度学习中的TensorFlow框架的讲解于使用。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第2阶段】：自然语言处理阶段 【监督方式】：强监督 「第1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2章」：NLP理论基础篇 课程名称：【4823】【NLP自然语言处理基础课程「自由式学习」】 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3章」：NLP理论进阶篇（粗略过一下，和之前有重复） 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4章」：NLP项目篇 课程名称：【5052】【自然语言序列模型实战「自由式学习」】 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） 「第5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6章」：NLP理论进阶篇 课程名称：【3017】【3、Python人工智能项目进阶（第三部分）-NLP高阶主题「解锁式学习」】 课程内容：自然语言处理中从基础部分到自然语言处理进阶部分的讲解，以及从无到有的一个机器人的项目讲解                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第3阶段】：AI项目合集阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【3540】【机器学习-神经网络实现机器翻译（3）「解锁式学习」】 课程内容：等待介绍文本                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【3542】【机器学习-文本主题与分类（5，6）「解锁式学习」】 课程内容：kaggle中对文本的分类项目练习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【25083】【PyTorch-情感分类「解锁式学习」】 课程内容：等待介绍文本                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第4阶段】：kaggle项目阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：kaggle比赛系列篇 课程名称：【3539】【4、Kaggle比赛系列-文本主题与分类「解锁式学习」】 课程内容：kaggle中对文本的分类项目练习新增内容。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：kaggle比赛系列篇 课程名称：【23804】【6、kaggle比赛系列-深度学习相关比赛「解锁式学习」】 课程内容：等待介绍文本                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3章」：kaggle比赛系列篇 课程名称：【5073】【2-kaggle神经网络实现机器翻译「解锁式学习」】 课程内容：Kaggle中对视觉翻译机器的项目练习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 【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！