【3799】

【学习方向】：强化学习

【是否需要就业】：否

【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】：弱监督

「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。

                    ---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：【32161】【Pycharm debug 怎样调试代码「自由式学习」】

课程内容：讲解了pycharm中如何进行debug

                    ---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：根据自身情况，如果相关概念均熟悉，可跳过

课程名称：【19968】【机器学习中的数学基础-53集「解锁式学习」】

课程内容：对机器学习中的数学中的微分[极限、导数、费马定理、泰勒、多元函数、偏导数、方向导数、梯度、链式法制、拉格朗日]，线性代数[向量、矩阵、张量、行列式、线性方程组、矩阵分解]，概率[随机变量、概率分布、贝叶斯定理、期望、方差、大数定律、特征函数、中心极限定理、统计学基础、极大似然估计、zuida后验估计、蒙特卡罗方法、Bootstrap方法、EM算法]，最优化方法[最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、拟牛顿法、约束非线性优化、KKT条件]等数学知识点的复习

---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】：弱监督

「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4阶段】：AI项目合集阶段-机器学习

【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）

 

 

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【第5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6阶段】：强化学习阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：强化学习理论篇

课程名称：【3386】【强化学习（7课程）「解锁式学习」】

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

「第2章」：强化学习代码讲解篇

课程名称：【DQN】

课程名称：【soft actor critic】

课程名称：【Proximal Policy Optimization PPO】

课程名称：【DDPG】

 

「第3章」：实战篇

课程名称：【强化学习基础模型实战】

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

课程名称：【Deep Q-learning 实战】

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

「第4章」：多智能体强化学习

课程名称：【从博弈论到多智能体强化学习】

课程名称：【基于多智能体深度强化学习的无人机集群对抗研究】

课程内容：等待介绍文本

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

「第5章」：强化学习实战篇

课程名称：【3384】【1、强化学习实战课程（51）-基本原理「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6章」：强化学习实战篇

课程名称：【3385】【2、强化学习实战课程（51）-项目实践「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）

 

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【第7阶段】：AI项目合集阶段

【监督方式】：弱监督

「第1章」：数据挖掘项目篇

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2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）

「第4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5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

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

 

 

【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！