十一月组队学习报名啦！

Posted 2022-12-04 Datawhale

 Datawhale学习 

贡献团队：Datawhale、Jina AI、百度飞桨

本月组队学习，包含了AI理论及AI实践2个模块，共5个学习内容。

⭐ 为难度系数

关于报名

▶ 时间：11月12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

截止今日，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/team-learning

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

AI理论（含机器学习、深度学习）

1 /吃瓜教程—西瓜书+南瓜书

开源贡献：谢文睿、秦州、索瑜

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 /李宏毅机器学习（含深度学习）

开源贡献：王茂霖、陈安东、刘峥嵘、李玲、郭丹丹、侯钧皓、揭熔阳、周辉池、孙婷玉

内容说明：辅助大家更好学习李宏毅老师机器学习视频，并加入相关补充资料，帮助你对机器学习有更加深刻的理解。

学习周期：14天

定位人群：深度学习初学者，有微积分，线性代数基础

学习名额：100人

部分任务节选

Task04：深度学习介绍和反向传播机制（2天）

• 了解深度学习的基础知识

• 熟悉反向传播机制

3 /深入浅出PyTorch

开源贡献：李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东、李浩杰、张银晗、叶前坤、张懿、刘志鹏、潘笃驿

内容说明：PyTorch理论与实践结合，由基础知识到项目实战。详细介绍点这里

学习周期：14天

定位人群：具备高数、线代、概率论基础，有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念，会使用Python。

学习名额：100人

部分任务节选

Task01：PyTorch的安装和基础知识（2天）

AI实践

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、夏木桃

开源技术：Datawhale x Jina AI

内容说明：

跨模态神经搜索实践项目(VCED)可以通过你的文字描述来自动识别视频中相符合的片段进行视频剪辑。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。详细介绍点这里

学习周期：14天

定位人群：想要了解新的技术领域，有一定前后端经验，不需要具有扎实的AI相关知识。

学习名额：100人

部分任务节选

Task03：跨模态模型学习（2天）

5 /手把手带你实现序列召回推荐模型

开源贡献：王凯、芙蕖、邱雯、张业勤‍

开源技术：Datawhale x 百度飞桨

内容说明：Whalepaper入门课程，让初学者更好的学习推荐相关paper，掌握推荐系统基本方法。

组队学习周期：16天

定位人群：已学习过推荐系统基本知识，适合推荐系统 paper 入门初学者

学习名额：100人

部分任务节选

Task02：传统序列召回实践：GRU4Rec（3天）

开源地址

⭐ 为难度系数

1.  吃瓜教程——西瓜书+南瓜书⭐⭐

开源地址：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

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

2. 李宏毅机器学习（含深度学习）⭐⭐

开源地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes

配套课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef

2021李宏毅授权课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT

3. 深入浅出PyTorch⭐⭐

开源地址：

https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch

B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1472Z

4. 跨模态神经搜索实践⭐⭐️

开源地址：https://github.com/datawhalechina/vced

Jina 开源地址：https://github.com/jina-ai/jina

5. 手把手教你实现序列召回推荐模型⭐️⭐️

开源地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/27783

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