【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。
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【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)
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【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)
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【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)
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【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)
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【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)
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【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!