1172-高同学-算法方向-图像处理+NLP-就业:否 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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高同学测评:

1.必填项:

学员分类:学习算法应对论文

学习方向:图像处理+自然语言处理NLP

是否就业:否

监督方式:主要强监督学习

是否需要阶段考核:是

学习目标:学习Python编程,算法,应对论文和实习工作

2.学员情况自述:

西安某高校大学热能与动力工程研究生二年级,目前正在做论文阶段,有图像数据回归内容需求,医疗皮肤图像和血管深度的相关性拟合,初步计划是对图像进行特征提取,对提取后的特征做回归曲线的拟合算法。python零基础,会matlab。数学基础还可以。当前计划先解决论文中的研究课题,再针对下半年的实习找工作学习,工作学习方向暂定NLP方向。暂定设置强监督学习。

学员课程安排:

1.数学基础课程(可弱监督)

第1阶段:高等数学

第2阶段:线性代数

第3阶段:概率论

第4阶段:统计学

2.语言基础(强监督,code基础)

第1阶段:python基础

包括:python语法,面向对象部分

第2阶段:python数据结构

包括数据结构常用算法

第3阶段:数据科学基础

包括:numpy,pandas,matplotlib

3.机器学习阶段:(强监督,论文相关)

第1阶段: 机器学习基础

包括:机器学习算法理论基础,基础核心算法

第2阶段:机器学习进阶

包括:分类算法,聚类算法,回归算法,HMM

第3阶段:sklearn机器学习实战

包括:特征工程,建模代码实战

4.深度学习阶段(强监督,算法基础)

第1阶段:深度学习基础

包括:深度学习的基础算法

第2阶段:tensorflow深度学习技术实战

包括:tf深度学习实战

5.图像处理基础(强监督,论文相关)

第1阶段:opencv图像处理基础知识

包括:图像处理基础知识

第2阶段:计算机图像处理基础实战。

包括:图像识别,目标检测

6.python数据挖掘课程(强监督,工作相关)

第1阶段:kaggle数据分析课程1

包括:电商ctr预估2959

第2阶段:kaggle数据分析课程1

包括:kaggle音乐推荐2954

第3阶段:kaggle实战

包括:kaggle反欺诈3045

第4阶段:kaggle数据分析课程

包括:kaggle经济金融相关问题3044

7.NLP课程项目提升(强监督,工作相关)

第1阶段: NLP人工智能(第一部分)

第2阶段:NLP人工智能(第二部分)

第3阶段:NLP人工智能(第三部分)

第4阶段:kaggle的nlp基础处理方法项目

时间安排:

学员每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周空余时间整理知识点,整理笔记到博客,可以选择博客园博客。将重点知识点录屏自己讲出来(学习方式中吸收最好的方式是给别人讲出来),并提交作业。

 

相关规定:每天必须按计划完成任务,否则将停发学习任务,临时有事需请假。考核不通过需要缴费补考。

参考博客:https://blog.csdn.net/Andrew___A/article/details/101096331

相关解释:

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