【3616】【张友鹏】

【个人情况】：吉林化工大学，计算机专业，已经毕业工作多年。有研发经验，目前带研发团队，之前也学习过AI相关的内容，但是没有实践过项目。当前负责的模块涉及到智能化系统，需要设计AI架构，因此需要学习算法相关的内容。

【学习目标】：学习编程和算法支撑当前工作需要

【备注】：

【学习方向】：金融数据挖掘

【是否需要就业】：否

【目标就业地点】：暂无

【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。

===============章节分割线===============

【第1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）

===============章节分割线===============

【第2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：【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）

===============章节分割线===============

【第3阶段】：数据挖掘项目阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：金融风控项目篇

课程名称：【21205】【金融风控实战「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」：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）

===============章节分割线===============

【第4阶段】：自然语言处理阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：NLP理论进阶篇

课程名称：【27794】【NLP实战高手课「解锁式学习 」】

课程内容：该课程主要讲解NLP的基本任务和研究方向、智能问答系统、文本校验系统、深度学习框架GPU、AI部署、神经网络基础（RNN，CNN，Embedding、Pytorch基础）、文本分类实践、半自动特征构建方式、降纬方法、集成模型、神经网络建模、Transformer、时序建模、xDeepFM、图网络、模型融合、深度迁移学习模型、优化器、训练语言模型、长文本分类、依存分析、Tranx、ASDL和AST、wikiSQL、Q-learning、AutoML、算法结合、多模态表示学习、知识蒸馏、K8S部署等等自然语言处理知识

---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：【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）

===============章节分割线===============

【第5阶段】：AI项目合集阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：机器学习项目系列篇

课程名称：【3113】【机器学习-金融反欺诈模型训练（10）「解锁式学习」】

课程内容：Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：机器学习项目系列篇

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3章」：机器学习项目系列篇

课程名称：【19633】【6、机器学习练习-信用卡交易欺诈数据监测「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）

===============章节分割线===============

【第6阶段】：kaggle项目阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：kaggle比赛系列篇

课程名称：【3112】【2、Kaggle比赛系列-经济金融相关问题「解锁式学习」】

课程内容：Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：kaggle比赛系列篇

课程名称：【23808】【8、kaggle比赛系列-金融风控相关比赛「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）

「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）

【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！