Datawhale
贡献团队：Datawhale、Intel、学堂在线 本月组队学习，包含了算法和编程 2个模块，共6个学习内容。
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加入学习
▶ 时间：12月10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
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、徐韵婉
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）
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《机器学习》第3章
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涉及的线性回归等数学难点
2 /周志华机器学习视频课
开源贡献：谢文睿、小年、崔腾松、周辉池
内容说明： 《 机 器学习初步》课程覆盖机器学习的入门基石内容，课程主讲人为周志华教授，本课程是视频课，西瓜书是本课程的纸质教材。
组队学习周期：18天
定位人群：学习者需具备一定的微积分、线性代数、概率统计、最优化方法的基础知识。
学习名额 ：100人
部分任务节选
Task02：第3章 线性模型（6天）
3 /可解释机器学习
开源贡献：张子豪、司玉鑫、吕豪杰、田文博、张燕、黄俊程
联合组织：Datawhale x 同济子豪兄
组队学习说明 ：可解释机器学习系列公开课，包含人工智能可解释性分析领域的导论、算法综述、经典论文精读、代码实战、前沿讲座。
学习周期：16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
Task05： 【代码实战 】CAM、Captum（2天）
4 /OpenCV教程
开源贡献：谢文昕、赖南英、陈伟峰，曹志宾，张露雨
开源技术：Datawhale x Intel
内容说明：OpenCV和计算机视觉的基础相关知识点学习
学习周期：14天
定位人群：计算机视觉初学者
学习名额 ：100人
部分任务节选
Task01：001 - 004（1天）
- 认识计算机视觉；
- 计算机视觉框架；
- OpenCV框架；
- 图像读取与显示；
5 /Whalepaper推荐系统论文阅读
开源贡献：王凯，芙蕖、邱雯、郭棉昇
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）
6 /大话设计模式
开源贡献：长琴、肖桐、碧涵、锐锋、鸿飞、六一
内容说明：基于《大话设计模式》学习设计原则和设计模式。
组队学习周期：20天
定位人群：不了解设计模式，想提升自己代码水平的工程师。
学习名额 ：100人
部分任务节选
Task02：策略、装饰、代理（3天）
开源地址
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. 周志华机器学习视频课⭐
课程地址 ： https://www.xuetangx.com/course/nju0802bt/14363483
3. 可解释机器学习⭐️⭐️
开源地址：https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/XAI
4. OpenCV教程⭐⭐️
课程地址：https://vxr.xet.tech/s/49dV3o
5.Whalepaper推荐系统论文阅读⭐️⭐️
开源地址：https://oljacoephk.feishu.cn/docx/He0GdxFr5o9hVwx7Vzjc3M4JnKd
6. 大话设计模式⭐⭐
开源地址：https://github.com/datawhalechina/sweetalk-design-pattern
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