【2866】【王同学】
【个人情况】：研究生在读，健康信息方向，有健康和医疗方面数据，需要8月初完成小论文，课题涉及到心率数据的时间序列预测，涉及序列算法LSTM、GRU等，依据CNN等模型。希望主要针对论文学习，从python编程、数据处理、机器学习、深度学习框架。
【学习目标】：学习算法完成论文
【备注】：
【学习方向】：数据挖掘（序列预测）
【是否需要就业】：否
【目标就业地点】：其他城市
【课程学习顺序】：以老师发的学习思路为主
（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】：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」：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3章」：编程语言篇
课程名称：【19621】【数据分析-项目合集「解锁式学习」】
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4章」：数据库基础篇
课程名称：【13127】【1、数据库_Mysql_基础「解锁式学习」】
课程内容：主要讲解了mysql数据库的使用，开发人员的基本操作。必须学习吸收，之后的数据仓库也会使用到数据库的sql语句的概念，
                    ---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2阶段】：机器学习阶段
【监督方式】：强监督
「第1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）

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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：【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）
「第3章」：深度学习工具篇
课程名称：【9622】【深度学习-Tensorflow2.0「解锁式学习」】
课程内容：深度学习中TensorFlow2.X版本的讲解与使用。
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第4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：【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2章」：机器学习练习系列篇
课程名称：【19629】【2、机器学习练习-纽约出租车车费预测「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」：机器学习练习系列篇
课程名称：【19635】【8、机器学习练习-回归案例-房屋价格预测「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）

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【第5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6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项目篇
课程名称：【30322】【2、自然语言处理-基于Seq2Seq、Transformer、BERT的词向量「解锁式学习」】
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3章」：NLP项目篇
课程名称：【27493】【4、PyTorch_LSTM文本生成「解锁式学习」】
课程内容：该课程主要讲解Pytorch使用LSTM生成字符集的操作
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：NLP项目篇
课程名称：【30415】【3、（2022）NLP项目集合「解锁式学习」】
课程内容：该课程讲解了自然语言处理中的图书分类项目、基于Seq2Seq的文本生成、基于Seq2Seq的机器翻译系统、Named Entity Recognition项目、Pointer NetWork以及Beam Search项目、智能营销项目营销文案生成论文、文本领域中的数据增强技术、NLP Lecture 话系统中的核心、检索模型等知识点的讲解
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第5章」：NLP项目篇
课程名称：【30416】【4、（2022）Transformer和预训练模型阶段「解锁式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了自注意力机制以及Transformer、Teansformer的代码实现、基于Transformer的闲聊引擎、BERT中的Fine-tuning实例讲解、XLNet、ALBERT的应用、以及XLNet论文讲解。
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

【简历辅导阶段】
写出来初版的简历，然后老师进行建议，再次修改简历。简历合格，进行模拟面试。沟通面试问题等，具体事宜，到该阶段之后联系相应的教务老师进行安排。

【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！