【2671】【张同学】 【个人情况】：机械力学专业的研一（两年制），有课题用机器学习预测材料性能变化，实验数据量不会太大，需要完成论文。数学概率相关比较薄弱，编程基础薄弱，需要系统学习，机器学习和深度学习零基础。每天学习时间比较不固定，希望在寒假+3月份打下一定基础 【学习目标】：具体学习python和机器学习原理，加强实践能力，完成实验和论文； 【备注】： 【学习方向】：数据挖掘 【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】：数学阶段 【监督方式】：弱监督 「第1章」：概率基础篇 课程名称：【752】【2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】 课程内容：概率的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：统计基础篇 课程名称：【753】【3、统计基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】 课程内容：统计的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第2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」：数据结构与算法篇 课程名称：【36】【Python数据结构与算法「解锁式学习」】 课程内容：数据结构入门，主要讲解了堆、栈、链表、快排、二分、树等数据结构与算法，课程末尾将会提供leetcode刷题教程，请需要就业的徒弟务必重视练习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3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4章」：编程语言篇 课程名称：【19638】【数据分析-项目合集「自由式学习」】 课程内容：该课程主要讲解了股票分析案例、人口数据分析案例、美国大选案例、用户数据分析案例四个例子来加深数据分析的例子                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第3阶段】：机器学习阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：机器学习基础篇 课程名称：【3211】【机器学习算法基础（基础机器学习课程）「解锁式学习」】 课程内容：机器学习基础算法的讲解，偏向于实现，对底层原理没有进行过多的阐述。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：机器学习进阶篇 课程名称：【33】【机器学习---算法进阶「解锁式学习」】 课程内容：对机器学习深入的讲解，利用了大量的数学公式进行推导，足以应对工厂面试过程中问到的算法的底层远离的实现。比较难理解，需要多次吸收强化。如对该课程有不适应，请及时跟教务老师联系。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3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） ===============章节分割线=============== 【第4阶段】：AI项目阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：金融风控项目篇 课程名称：【4309】【金融数据分析「解锁式学习」】 课程内容：该课程讲解了GBDT、神经网络模型预测、贷款申请评分卡、以及违约预测等金融相关的数据挖掘                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：kaggle比赛系列篇 课程名称：【23802】【5、kaggle比赛系列-能源资源相关问题「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5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：【21964】【深度学习-【2020版】【深版】「数据挖掘-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） 「第3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） ===============章节分割线=============== 【第6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） ===============章节分割线=============== 【第7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：【3113】【机器学习-金融反欺诈模型训练（10）「解锁式学习」】 课程内容：Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。                     ---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：【19630】【3、机器学习练习-LSTM_IBM股价预测「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要是机器学习算法上面的练习                     ---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：【19633】【6、机器学习练习-信用卡交易欺诈数据监测「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要是机器学习算法上面的练习                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第8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：【3112】【2、Kaggle比赛系列-经济金融相关问题「解锁式学习」】 课程内容：Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：kaggle比赛系列篇 课程名称：【23808】【8、kaggle比赛系列-金融风控相关比赛「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：【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） 【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！