自然语言处理测试：

曲艺#测评情况：

1，必填项：

学员分类：NLP加强深入

学习方向：自然语言处理

是否就业：否

监督方式： 均为强监督

是否需要阶段考核：是

学习目标：自然语言处理能力提高。大四已经保送东南大学研究生，方向为自然语言处理方向，后期可能结合大数据，学习为了科研需求。

2，学员情况自述：

1.未来硕士为智能电网研究生，数学有基础，做过相关的matlab数据分析。

2.希望能够通过学习系统化掌握机器学习技能，深度学习技能，锻炼自己的分析问题能力，能够对成熟论文进行的处理。

3.在学校，时间比较充裕，建议强监督学习。过年这段时间主要抓起来python数据分析。

学员课程安排：

1，语言基础课程：

第一阶段：python基础

包括：python语法，面向对象部分

第二阶段：python数据结构加强（加强python）

包括：python基础能力提高

第三阶段：数据科学库基础

包括：numpy，pandas，matplotlib

2，机器学习阶段：

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，基础核心算法

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

3，深度学习阶段

第八阶段：深度学习基础

包括：深度学习的基础算法

第九阶段：tensorflow深度学习技术实战

包括：tf深度学习实战

第十阶段：pytorch深度学习实战（扩展学习）

包括：pytorch深度学习实战

4，项目阶段：

第十一阶段：自然语言处理处理基础知识

包括：自然语言处理基础基础知识

第十二阶段：自然语言处理处理实战。

包括：自然语言处理处理实战

第十三阶段：大数据文本推荐系统项目实战

包括：利用大数据技术掌握自然语言处理技能

第十四阶段：kaggle实战自然语言处理

包括：kaggle常见问题分析场景

第十五阶段：指导学员下一步学习方向。

教学目标：自然语言处理基础拓展。

时间安排：

学员可以自主安排学习时间

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。

相关解释：

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。