林淮荣测评情况：

 

1，必填项：

学员分类：在校生学习

学习方向：前期机器学习算法，后期计算机视觉

是否就业：目前大二

监督方式： 除了数学，均为强监督

是否需要阶段考核：是

学习目标：学习python编程和机器学习算法应对学校项目需求和远期就业准备

2，学员情况自述：

1.数学基础较强，通信工程计算机方向大二在读，数学部分可开放式学习，弱监督模式。

2.希望前期着重提高计算python编程和数据结构，中期以机器学习算法为主，后期以计算机视觉。该部分以强监督模式为主。

3.目前寒假期间，时间充裕，能尽快配置课程学习，开学后课程会比较多。

 

学员课程安排：

 

1，语言基础课程：

第零阶段：数学课程

包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学

数学课程作为弱监督，需要时候再看，复习下即可。

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

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：opencv图像处理基础知识

包括：图像处理基础知识

第十二阶段：计算机图像处理实战。

包括：图像识别，目标检测

第十三阶段：微信小程序人脸识别项目实战

包括：人脸识别项目

第十三阶段：kaggle实战

包括：kaggle常见问题分析场景

第十四阶段：指导学员下一步学习方向

教学目标：人脸识别基础拓展。

 

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。

 

参考博客：https://blog.csdn.net/Andrew___A/article/details/101096331

 

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。