左长青：论文预研和就业，大连大学就业
1.考核：有编程基础，python从基础开始，注重过程监控。为了应对工作，加强数据结构。
2.个人情况：大连大学硕士计算机工程硕士2年。
3.目前情况：现在研三，应对硕士论文，以及未来就业。方向是nlp算法等。
4.目标：扎实专研应对计算机视觉论文，有基础提升，应对就业。
5.教学方向：基础算法nlp方向提高
课程安排：
全部弱监督方式：
应对论文课程：
第一阶段：python基础～考核
包括：python语法，面向对象部分
第二阶段：数据科学库基础～考核
包括：numpy，pandas，matplotlib
第四阶段：sklearn机器学习实战～考核
包括：特征工程，建模代码实战
第五阶段：keras课程应对论文～考核
第六阶段：pytorch基础～考核
第六阶段：cv基础～考核
第七阶段: 机器学习基础～考核
包括：机器学习算法理论基础
第八阶段：深度学习基础～考核
包括：深度学习BPNN，CNN，RNN，LSTM
第九阶段: cv提高


就业方向课：
项目待定～
第一阶段：python数据结构
包括：链表，线性表，树，图，排序，查找
第二阶段：机器学习数学基础加强。
包括：高数，概率，线代加强
第三阶段：机器学习进阶
包括：分类算法，聚类算法

第五阶段：tensorflow实践。
包括：深度学习算法实践
第十阶段：项目前置基础知识
包括：基础知识
第十一阶段: 项目实践1个月
包括：项目
第十二阶段：kaggle的nlp实战
包括：选择好的一部分kaggle案例
第十三阶段：指导学员下一步学习方向。

教学目标：算法基础nlp提高。

时间安排：（时间跟您的时间合计）
每周一到周五，每天学习6小时，因为没有工作，可以安排。
每周六5小时，周日考核。
每天提交xmind复习笔记，同时每周三日，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。