【2731】【RW】
【个人情况】：经济转计算机，海外phd,目前硕士，针对论文，主要学习：推荐系统相关的协同过滤，双塔模型；自然语言处理相关的：向量表示，序列模型；知识图谱相关的：图谱构造，图论，实体和关系表示，多跳推理，包括trans系列模型（主要transE,transR）,GCN,GAT,HAN；工程上：tf1,tf2
【学习目标】：先针对论文进行相关内容学习，论文结束后再从头系统学习。
【备注】：一年
【学习方向】：自然语言处理+推荐
【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。

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【第1阶段】：数学阶段
【监督方式】：弱监督
「第1章」：数学加强篇
课程名称：【19968】【机器学习中的数学基础-53集「解锁式学习」】
课程内容：对机器学习中的数学中的微分[极限、导数、费马定理、泰勒、多元函数、偏导数、方向导数、梯度、链式法制、拉格朗日]，线性代数[向量、矩阵、张量、行列式、线性方程组、矩阵分解]，概率[随机变量、概率分布、贝叶斯定理、期望、方差、大数定律、特征函数、中心极限定理、统计学基础、极大似然估计、zuida后验估计、蒙特卡罗方法、Bootstrap方法、EM算法]，最优化方法[最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、拟牛顿法、约束非线性优化、KKT条件]等数学知识点的复习
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【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）
「第5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：【37】【深度学习-Tensorflow「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」：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）

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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理论基础篇
课程名称：【2924】【1、NLP人工智能（第一部分）---自然语言处理基础必备「解锁式学习」】
课程内容：自然语言处理方向中对一些基础的自然语言处理的讲解，特征选取以及词向量等，其中还有对机器学习做的一些简单的复习知识。可以跳过
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2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3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4章」：NLP项目篇
课程名称：【30328】【2、自然语言处理-基于Seq2Seq、Transformer、BERT的词向量「自由式学习」】
课程内容：该课程主要实现了NLP的一个整体的项目，讲解了项目导论与中文词向量实践、基于Seq2Seq架构的模型搭建、NLG过程的优化与项目的inference、OOV和Word-repetition问题的改进、基于Transformer特征提取器的改进、BERT在抽取任务中的效果、预训练模型在摘要任务中的改进、项目总结与回顾等知识点
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第5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）
「第6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）

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【第6阶段】：知识图谱阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：知识图谱理论篇
课程名称：【8564】【知识图谱「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」：知识图谱项目篇
课程名称：【28567】【自然语言处理-医疗知识图谱构建及图表征学习「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了数据获取、数据处理、BiLSTM+CRF、Neo4j、图表征学习、已经额外的LSTM知识
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「第3章」：知识图谱项目篇
课程名称：【28565】【自然语言处理-人工智能辅助信息抽取「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了知识图谱的概念以及应用、中文自然语言处理、文本相关的处理、关系抽取、PCNN、图像预训练、NLP预训练模型、BERT NER实践等知识点
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第7阶段】：AI项目合集阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：机器学习练习系列篇
课程名称：【13866】【机器学习-电商点击率预估（7，8）「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」：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！