Datawhale 2024年10月10日
十月组队学习来了!?
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Datawhale学习项目涵盖8个学习内容,包括学习报名方式、组队学习模式等。有动手实践和基础知识两大专区,涉及多个领域,学习资料开源。

📢Datawhale学习项目由多方联合发起,包含动手实践和基础知识专区共8个内容。动手实践专区如大模型方向、CV方向、大模型Bot应用开发等;基础知识专区如Leetcode、Vue3前端课等。

💪组队学习模式强调志同道合的人一起学习讨论,克服拖延症。Datawhale是专注AI领域的开源组织,以开源理念探索内容、学习和方案,赋能人才培养。

📖各学习内容详细介绍了内容说明、学习周期、学习名额、定位人群及参与方式等,部分内容还提供了开源地址和学习安排。

🎓自学教程汇总了各学习内容的难度系数及开源内容、相关网址等信息,方便学习者获取资料。

原创 一起学习的 2024-10-09 22:36 浙江

总共8个学习内容。

 Datawhale学习 

项目来源:Datawhale、蚂蚁集团、字节


AI+X系列:和学习生态伙伴联合发起,将人工智能(AI)与各个学科、领域、行业(X)结合, 激发无限潜力和创造力(X),让学习者拥有更多可能性(X)。


本期学习包含 动手实践 和 基础知识 两大专区,共8个学习内容,详情如下(本次学习资料均已开源,详情链接可见文末):

本 文 目 录

1. 学习报名方式

2. 组队学习模式

3. 学习内容详情

4. 自学教程汇总

1.学习报名方式

▶ 活动时间:10月9日-10月30日。   

▶ 报名方式:本周六在 Datawhale高校群/在职群 发布报名码,报名后学习。

▶ 进群方式:关注公众号,后台回复关键词“在校”或在职进学习群

?特别提醒:已在高校或在职群无需重复加入。参与方式不一样的学习(动手实践专区),具体参与方式已在文章中列出。

2.组队学习模式

Datawhale 是一个专注于 AI 领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。

Datawhale 以「for the learner,和学习者一起成长」为使命,鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。

同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案,赋能人才培养,助力人才成长,建立起人与人、人与知识、人与企业和人与未来的联结。

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。往期:《李沐大神分享,全球733所高校,9027人共同学习


 3.学习内容详情

本次学习分为 动手实践专区 及 基础知识专区,共8个内容。学习详情如下:

?:动手实践专区所有学习内容的参与方式在内容介绍时详细说明,其他学习参与方式参见本文第一节:学习报名方式。

动手实践专区

1 /大模型方向 - 蚂蚁集团


开源贡献阿水、魏庆伟、步嘉同、丁冬

内容说明从产业应用需求出发,帮助学习者体验为大模型注入生成式“风险疫苗”,透视大模型生图潜在弱点和漏洞,进一步增强、健全大模型生图的安全免疫抵抗系统,提升大模型提升词。

学习周期:8天

学习名额200人

定位人群文生图大模型、文本安全检测模型、大模型提示词等相关技术感兴趣

参与方式

扫描下方二维码报名:

动手实践专区提前开放报名


2 /CV方向 - 蚂蚁集团

开源贡献:阿水、孔娅妮、陈国威、张亚萍

内容说聚焦于 AI 核身中的金融场景凭证篡改检测,以应对日益严峻的伪造及 AIGC 假证风险。本方向期望帮助学习者研发和训练模型,并利用对应的测试集评估模型有效性,给出数据伪造概率值。

习周期8天

学习名额200人

定位人群计算机视觉模型、物体检测模型、YOLO等相关技术感兴趣

参与方式:

扫描下方二维码报名:

动手实践专区提前开放报名


3 /大模型 Bot 应用开发 - 字节


开源贡献:银明华、左俊威、黄晨宇、Amy(周理璇)、柴艺、马玉珍、余洋、张龙斐、曾进、诗涵、王莹莹

内容说明:Coze(扣子)是国内迭代比较快的智能体平台,生态开放,工作流功能丰富,图像操作功能丰富;我们期望在11天的学习实践中,带领大家入门coze智能体开发,从 Prompt工程 到 工作流 再到 图像流,逐步进阶~

学习周期:11天

学习名额400人

定位人群零基础入门,对大模型Bot应用开发感兴趣

参与方式

扫描下方二维码报名:

动手实践专区提前开放报名



基础知识专区


4 /Leetcode:动态规划篇


开源贡献:杨世超、罗清泉、陈十、王泽宇

内容说明:超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程,「LeetCode」经典题目的详细解析。本期课程内容围绕枚举动态规划进行讲解和练习,本期课程共计 45 道题。⚠️ 本期课程较往期课程偏难,请谨慎选择。

学习周期:15天

学习名额:180人

督金【学完退回】3元

定位人群:有 Python 语言编程基础,想要学习算法、数据结构基础知识,想在 LeetCode 刷算法题的同学。

学习安排如下:

5 /Vue3前端课


开源贡献:黎偉、周焕、王浩婷、姜舒凡

内容说好的教程可以一路运行。我们要做一个能够一路拷贝代码运行的Vue3教程。集成了许多优秀代码片段,在开发过程中可以随时复制。你会从一开始就建立一个vue3+ts的架构,随着课程的进行,不断地在这个架构中添加新的知识,从而让自己达到随心所欲做前端的技能状态。

学习周期12天

学习名额180人

督金【学完退回】3

定位人群有初步 Typescript 基础的同学。

学习安排如下:

6 /吃瓜教程:西瓜书+南瓜书


开源贡献:谢文睿、秦州、晏萌、蔡鋆捷、郑远婧

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!

学习周期21天

学习名额180人

督金【学完退回】3

定位人群有本科数学基础(高等数学、线性代数、概率论与数理统计)的同学

学习安排如下:

7 /聪明办法学Python


开源贡献小雨姑娘、骆秀韬、张凯旋、潘笃驿、徐辉、揭熔阳、张诗雨、白雪城、谢彩承、王聪

内容说聪明办法学 Python 第二版在教程中融入更多计算机科学与人工智能相关的内容,制作“面向人工智能的 Python 专项教程”。希望同学们学习这个教程后能学习到聪明的办法,从容的迈入人工智能的后续学习。

学习周期14天

学习名额180人

督金【学完退回】3

定位人群零基础编程小白,但需要有较强的自驱力。

学习安排如下:

8 /量化开源课


开源贡献:崔腾松、朱松青、孙子涵、戴聪、王翔、张雨、张晋、王子丞、姚堃、汪太行

内容说明本项目为量化开源课程,可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。更进一步地让人们更好地学习和研究量化交易策略。此项目提供了一套完整的流程和工具链,从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘,希望给大家带来帮助。

学习周期21天

学习名额180人

督金【学完退回】3

定位人群适合对量化金融分析和交易策略感兴趣的学习者。

学习安排如下:

4.自学教程汇总

⭐ 为难度系数

1、大模型方向动手实践 ⭐️

开源内容:暂无,学习内容将于开营时发布。

2、CV方向动手实践 ⭐️⭐️

开源内容:暂无,学习内容将于开营时发布

3、大模型 Bot 应用开发⭐️

开源内容:暂无,学习内容将于开营时发布。

4、Leetcode:动态规划篇 ⭐️⭐️

开源内容:https://github.com/datawhalechina/leetcode-notes/blob/main/docs/ch05/index.md

电子网站:https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/#/ch05/index.md

5、Vue3前端课 ⭐️

开源内容:https://github.com/datawhalechina/wow-fullstack/tree/main/tutorial/Vue3

6、吃瓜教程:西瓜书+南瓜书 ⭐️

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

7、聪明办法学Python ⭐️

开源内容:https://datawhalechina.github.io/learn-python-the-smart-way-v2/

8、量化开源课 ⭐️⭐️

开源内容:https://github.com/datawhalechina/whale-quant



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