Coding is the new sexy.
GirlsInAI(GIA) 是一个面向编程 零基础 的AI算法工程师养成计划。鼓励更多的女孩子去学习编程甚至成为科技行业的领袖。希望大家都能站在食物链上游看一看,因为风景真的很好。入门帖:如何成为一名AI算法工程师
欢迎关注微博账号 @Girls-In-AI,获取Girls-In-AI的最新内容,一起遇见更多喜欢AI喜欢代码的女孩子🙌~
machine_learning_diary 是 人工智能工程师 养成日记系列,代号简称ML-Diary。每次的课程以日记的形式发布,但不是日更的节奏。希望大家通过每天进步一点点,成为一个AI killer😝
每一个小日记,learn by doing,用来记录你在机器学习的点滴痕迹。
- 环境:Windows / MacOS
- 工具:Anaconda - Jupyter Notebook
- 版本:Python 3
说明:每个课程最左方框为【熟肉】标志,若有链接却未打勾✔,则仍为生肉,供参考学习。
- Day-0:注册GitHub,star点亮Girls-In-AI
- Day-1:初识 Python
- 番外:GitHub-Issue:正确的提问方式
- 番外:Terminal的打开方式
- Day-2:Python 配置环境变量
- 番外:Jupyter Notebook 的多种打开方式
- Day-3:数据类型简介
- Day-4:variable 变量
- Day-5:bool 布尔值
- Day-6:string 字符串
- Day-7:数据类型转换
- Day-8:list 列表
- Day-9:dict 字典
- Day-10:if 条件判断
- Day-11:while/break/continue 循环
- Day-12:for 循环
- Day-13:try/except 异常处理
- Day-14:function 函数
- Day-15:读/写 txt
- Day-16:pip install xxx
- Day-17:初识 dataframe
- Day-18:下载/保存 excel
- Day-19:面向对象编程
- Day-20:datetime
- To be continued...
Python Data Science Handbook [book]
- Day-21:初识Kaggle:Titanic
- Day-22:初识 Pandas, Matplotlib, Numpy:柱状图、折线图、箱图
Pandas
- Day-23:Pandas 基础1
- Day-24:Pandas 基础2
- Day-25:Pandas 对象
- Day-26:Pandas 数据索引
- Day-27:Pandas 数据操作
- Day-28:Pandas 处理缺失值
- Day-29:Pandas 多层索引
- Day-30:Pandas 汇总和频数统计
- Day-31:Pandas: Concat and Append
- Day-32:Pandas: Merge and Join
- Day-33:Pandas: Aggregation and Grouping
- Day-34:Pandas: Pivot Tables
- Day-35:Pandas 矢量化字符串操作
- Day-36:Pandas 时间序列
- Day-37:Pandas 高级使用
Matplotlib
- Day-38:Matplotlib 基础绘图
- Day-39:Matplotlib Titanic应用
- Day-40:Matplotlib 简单介绍
- Day-41:Matplotlib 曲线图
- Day-42:Matplotlib 散点图
- Day-43:Matplotlib 可视化错误
- Day-44:Matplotlib 密度图
- Day-45:Matplotlib 直方图,平移和密度可视化
- Day-46:Matplotlib 自定义绘图
- Day-47:Matplotlib 自定义色彩
- Day-48:Matplotlib 多子图绘制
- Day-49:Matplotlib 用图说话
- Day-50:Matplotlib 自定义刻度
- Day-51:Matplotlib 自定义风格绘图
- Day-52:Matplotlib 三维图绘制
- Day-53:Matplotlib 地理图绘制
- Day-54:Matplotlib 与Seaborn碰撞
Numpy
- Day-55:Numpy 基础1
- Day-56:Numpy 基础2
- Day-57:Numpy 数据类型介绍
- Day-58:Numpy 数列Array
- Day-59:Numpy 转置
- Day-60:Numpy 常用计算
- Day-61:Numpy 聚合
- Day-62:Numpy 数列计算
- Day-63:Numpy 比较,掩码和布尔逻辑
- Day-64:Numpy 花式索引
- Day-65:Numpy 数组排序
- Day-66:Numpy 结构化数组
To be continued...
- Day-67:数据标准化,正则化,
- Day-68:One-Hot encoding
- 机器学习简介:分类、聚类等
- scikit-learn 简单介绍
- scikit-learn KNN
- scikit-learn 线性回归 demo1
- scikit-learn 线性回归 demo2
- scikit-learn 逻辑回归
- scikit-learn Naive Bayes Classification
- scikit-learn 支持向量机 SVM
- scikit-learn 随机森林 Random Forest 1
- scikit-learn 随机森林 Random Forest 2
- scikit-learn K-Means
- scikit-learn PCA
- scikit-learn 高斯混合模型
- scikit-learn 模型验证和模型选择
- 实战项目:人脸检测
- adaboost
- xgboost
- bagging, boosting
- LightGBM
- LDA
- 实战项目 - 影评分类
- bonus:Auto ML- auto sklearn
- 超参数和模型验证
- 损失函数
- 目标函数
- 交叉检验
- 拆分训练集、测试集
- 数据增强
- 模型集成
- 评估指标
- 实战项目:信贷信用评分
- Tensorflow, run demo
- Keras, run demo
- Pytorch
- 多层感知机
- CNN, run demo
- RNN, run demo
- 高级RNN
- GAN
- 实战项目
- 自然语言:有一个嵌入层的介绍
- NLP实战1:情感分析
- NLP实战2:qa匹配
- 数据挖掘:santander customer transaction prediction
- 计算机视觉:mnist
- 计算机视觉
- word2vec
- word cloud
- 文本相似性
- ...
该AeroPython (空气动力学,流体力学,MAE-6226)是由洛雷纳·A·巴巴教授在乔治·华盛顿大学的课程核心。
模块1.潜在流程的构建块
模块2.潜在的涡流和升力
模块3.非升力体的源面板方法
模块4.用于升力体的涡旋源面板方法
这个计划为什么叫Girls-In-AI?
社会有强弱,技术无性别。我想鼓励更多的女孩子们加入到科技行业,从事社会地位高的有意思的工作。所以2019年的奖学金就是面向女生的。最少的是我投入的500rmb。如果受到支持,会加大奖学金额,上不封顶。同时,欢迎任何对这个项目的赞助与支持,将会公开赞助金额超过100rmb的名单。
另外,这个计划所有的课程都免费。对!免费!如果你没钱报外面三五万的水培训班,而你恰好有时间学,欢迎你来!
原则
- 鼓励大家一起营造GIA积极向上的社区氛围
- 鼓励大家互帮互助,培养起自己动手解决问题的能力
规则
- 40% 维护学习氛围: 上课/作业打卡 + 笔记分享
- 60% 贡献社区:帮助解答 + 有效issue + 优质pull request
如有任何兴趣或者疑问请微博私信联系@Girls-In-AI ,再次感谢大家👏
目前奖学金一共有 1000 rmb
2019-1-4 微博@CodeWithZhangYi 支持金 ¥500
2019-1-8 微博网友:小悟空 支持金 ¥100
2019-1-8 微博网友:悦 支持金 ¥200
2019-2-3 微博网友:小悟空 支持金 ¥200
这只是我不成熟的小想法,我希望Girls-In-AI能起到一定的公益作用。等到Girls-In-AI 养成之后,我会在微博呼吁大家,毕竟人多力量大。可能开展的项目:
- 帮助简历修改,面试题分享
- 与公益活动合作,组织大家为公益项目免费写代码【有任何组织想合作欢迎联系】
- ......
GIA不是教科书,我想让编程这件事简单一些,重在培养一些兴趣。已经有很多朋友反馈因为GIA敲下人生第一行代码,也因此对编程越来越感兴趣。如果我的坚持能带给你力量,那么我告诉你,我会一直坚持下去!
GIA面向的人群:
- 渴望知识的学生
- 跨领域转岗想做了解的在职人士
- 编程零基础小白,这里有完整的学习路径,指导你从头开始掌握新技能
喜欢的话,就star点亮Girls-In-AI吧!欢迎积极的issue和pr!
Please, feel free to make any contributions you feel will make it better.
Let's see what we can do.🤞