Datawhale寒假组队学习来了！

Posted 2023-01-13 Datawhale

 Datawhale学习 

贡献团队：Datawhale、人民邮电出版社、Jina AI

本月组队学习，包含了机器学习、深度学习、excel工具、共读书籍等，共6个学习内容。

⭐表示难度系数

加入学习

▶ 时间：1月14日（周六）中午11:30

▶ 方式：在Datawhale高校群/在职群发布报名码，扫码报名后学习

关注公众号，后台回复关键词“在校”或“在职”进群；已在则无需重复加入。

具体操作流程可参考：点击查看组队学习规则

由于组织学习非盈利，精力有限，未报名成功可以根据开源教程自行安排学习。

关于开源

Datawhale作为开源组织，更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境，所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上（地址见下方），方便大家有监督和无监督学习，从而帮助到更多学习者成长。

开源内容

截至今日，Datawhale已经开源50多门学习内容，涉及编程、数据科学、cv、nlp、强化学习和推荐系统6大模块，这源自每一个开源贡献者的参与。

开源地址

https://github.com/datawhalechina

什么是组队学习？

顾名思义，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延症，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。或许你可以从这些文章进一步了解：《黄元帅：组队学习的大航海模型》、《闻韶：我的组队学习经历》、《罗如意：从学习者到贡献者》。

开源教程

本期共6个学习内容，涉及机器学习、深度学习、Excel技能及共读等。

1 /吃瓜教程——西瓜书+南瓜书

开源贡献：谢文睿、秦州、王鑫

内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！详细介绍点这里

学习周期：18天

定位人群：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学

学习名额：180人

⚠️ 配套讲解视频已上传至B站，地址见文末「快速通道」

部分任务节选

Task02：概览西瓜书、南瓜书第3章（6天）

• 《机器学习》第3章
  

• 涉及的线性回归等数学难点

2 /动手学数据分析

开源贡献：陈安东、金娟娟、杨佳达、老表、李玲、张文涛、高立业、刘佳福、彭琛、邹雨衡、袁畅、杨兰千祥

内容说明：以项目为主线，通过边学，边做以及边被引导的方式，既掌握知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。

组队学习周期：18天

定位人群：懂一些python，希望入门数据分析的学习者。

学习名额：100人

部分任务节选

Task02：数据清洗及特征处理(2天)

3 /Pytorch图像分类全流程实战

开源贡献：张子豪、梁恩瑞、邓恺俊、郑爽、陈可为、马佳宝

联合组织：Datawhale x 同济子豪兄

组队学习说明：同济子豪兄带你跑通Pytorch图像分类完整全流程。从构建数据集、迁移学习到模型终端部署，走完图像分类实践全流程。

学习周期：15天

定位人群：机器学习、深度学习、计算机视觉初学者。

学习名额：100人

部分任务节选

Task02：预训练模型预测（2天）

4 /跨模态神经搜索实践

开源贡献：韩颐堃，苏鹏，崔腾松，十一，席颖，吴祥，边圣陶，范致远、周辉池、周景林、路建飞

联合组织：Datawhale x Jina AI

内容说明：该项目基于 MLOps 框架 Jina 与 CLIP 模型搭建，通过前后端分离的模式，帮助你快速地接触前沿的多模态 AI 搜索技术。

学习周期：14天

定位人群：对多模态应用感兴趣，有一定前后端经验的开发者，建议开发环境：macOS / Linux

学习名额：100人

部分任务节选

Task03：跨模态模型学习（2天）

5 /Free-Excel

开源贡献：Jan Yang、牧小熊、日南、乔彬、杨煜、瓜瓜

内容说明：Free Excel根据多年工作经验总结而成，很多内容是常用且重要的，同时学完后能加深对Excel的理解。授之以鱼不如授之以渔，让我们开始愉快的Excel之旅吧！

组队学习周期：23天

定位人群：对Excel有兴趣的同学。

学习名额：100人

部分任务节选

Task02：第二章Excel数据格式（2天）

6 /共读《人工智能：现代方法》

开源贡献：谢文睿、肖明远、高立业、于沼懿、吴文昊、银晗、骆秀韬、卜首、冯坤、邱广坤、六一

联合组织：Datawhale x 人民邮电出版社

内容说明：本次课程主要学习其中的绪论、智能体和应用搜索解决问题方法三部分内容。一起读书，交流学习。

组队学习周期：21天

定位人群：有一定数学和编程基础，对本书感兴趣，希望能有更多了解的同学。

学习名额：100人

部分任务节选

Task04：无信息搜索策略（4天）

开源地址

1.  吃瓜教程——西瓜书+南瓜书

开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

B 站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU

2. 动手学数据分析

开源内容：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Uv411p77r

3. Pytorch图像分类全流程实战

B站视频教程：https://space.bilibili.com/1900783/channel/collectiondetail?sid=606800

代码合集：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset

4. 基于Jina和Clip模型搭建跨模态神经搜索实践

开源内容：https://github.com/datawhalechina/vced

5. Free-Excel

开源内容：https://github.com/datawhalechina/free-excel

6. 共读《人工智能：现代方法》

开源内容：https://github.com/datawhalechina/aima-notes

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