【3383】【高德恩】

【个人情况】：沈阳理工机械设计制造及其自动化本科，已毕业一年，目前做C++应用开发，公司拓展业务需要机器学习方面人才，想争取机会，提升自我。数学有一定基础，但需要简单过一下；代码有比较粗浅的基础，python需要系统学习，增加项目练习经验；机器学习和深度学习几乎零基础，需要搭配项目系统学习。

【学习目标】：系统学习人工智能机器学习+深度学习，针对后续工作方面提升

【备注】：试学

【学习方向】：数据挖掘

【是否需要就业】：是

【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」：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」：数据库基础篇（面试前，进行学习）

课程名称：【16608】【1、数据库_Mysql_基础「自由式学习-1」】

课程内容：属于基础能力的一部分，面试前一定要学会，但不影响学习建模 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第6章」：操作系统篇（面试前，进行学习）

课程名称：【1219】【Linux零基础课程「解锁式学习」】

课程内容：属于基础能力的一部分，面试前一定要学会。学习人工智能做任务时，如果使用服务器，则一定会使用。 

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

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【第2阶段】：数学阶段

【监督方式】：自由

「第1章」：数学加强篇

课程名称：【30295】【机器学习-数学基础（TYD）「自由式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了机器学习中涉及到的数学知识（函数、极限、微积分、定积分、牛顿公式、拉格朗日）、线性代数中的运算矩阵等、概率论中的知识讲解（随机抽样、概率、极大似然估计、条件概率、边缘分布、期望、各种分布）、统计学中的知识讲解等等知识点

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

 

 

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【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）

 

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【第4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：【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）

「第3章」：深度学习工具篇

课程名称：【9555】【Pytorch学习「解锁式学习」】（优先学习tensorflow，该章节看后续学习进度）

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4章」：计算机视觉理论篇

课程名称：【1096】【1、计算机视觉CV理论基础「解锁式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了图像的预处理和图像的特征与描述、深度学习基础、图像分类、图像检索、目标检测、图像分割、图像描述、图像生成等知识点

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：计算机视觉项目篇

课程名称：【10952】【2、计算机视觉CV实践基础「解锁式学习」】

课程内容：计算机视觉中对图像的处理，以及完成对车辆的识别、信用卡识别、停车场、答题卡、疲劳驾驶检测等的识别

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第6章」：计算机视觉理论篇

课程名称：【2433】【目标检测「解锁式学习」】

课程内容：传统的目标检测流程、以及DSSD、caffe-SSD、SPPNet、HyperNET、Faster RCNN、Yolov2、以及文本检测模型、以及不同的目标检测算法的任务性能等评估等等等目标检测算法学习

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第7章」：计算机视觉理论篇

课程名称：【22067】【目标检测-关键点检测「解锁式学习」】

课程内容：该课程的内容主要包括：图像识别与检测、人体骨骼点检测、人脸和手部特征点检测、物体关键点检测等待介绍文本

                    ---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】：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：【19632】【5、机器学习练习- 聚类算法kmeans和MeanShift-聚类消费者画像分析项目「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：【19634】【7、机器学习练习-lighGBM算法-交易欺诈检测实战「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」：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4章」：机器学习练习系列篇

课程名称：【30177】【二分类案例_银行客户流失「解锁式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了通过Tensorflow2.0实现二分类案例银行流失预测

                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5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）

「第6章」：机器学习练习系列篇

课程名称：【30175】【多分类 - 鲜花分类「解锁式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了通过Tensorflow2.0实现鲜花分类的案例

                   ---考核---（可选择，联系教务老师）

「第7章」：机器学习练习系列篇

课程名称：【30169】【基于LSTM多变量预测_共享单车使用量预测「解锁式学习」】

课程内容：该课程主要讲解了通过Tensorflow2.0实现了给予LSTM的多变量预测-共享单车使用量预测

 

「第8章」：计算机视觉项目篇

课程名称：【19451】【目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现（与行人车辆检测实战）「解锁式学习」】

课程内容：该课程通过yolov4项目的介绍、卷积神经的介绍、对yolov3的回顾、yolov4的讲解，然后从零开始写项目代码、项目模型的训练、代码解读、以及训练工具的使用

                    ---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！