开年第一场AI学习来了！
Datawhale学习
联合主办：MARS社区、人邮异步社区
本期学习包含学习伙伴、算法学习和动手实践三大专区，共8个学习内容，详情如下：
目 录
1. 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. 报名方式
▶ 报名时间：本周六（1月13日）中午11:30-19:30
特别提醒：数据赛事学习在推文中直接报名，详见3.学习内容详情。
▶ 报名方式：本周六负责人会在 Datawhale高校群/在职群 发布报名码，扫码报名后学习。
▶ 学习时间：1月13日-1月30日，各学习时间重叠，建议每期只报1门。
▶ 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（已在高校或在职群无需重复加入）。
2. Datawhale组队学习模式
Datawhale 是一个专注于数据科学与 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。《Datawhale学习的常见问题解答！》
3. 学习内容详情
联合举办专区
1 /盐城数据赛事学习
开源贡献：牧小熊、谢文睿、Amy、水琼、佳福、白雪城、杨晨旭、曾心怡、张锦辉
学习伙伴：MARS社区
内容说明：本学习来源于《盐城市数据应用开发创新大赛》，基于盐城市政府开放的海量数据，一起探索数据价值、挖掘应用创新，解锁数据的花样玩法。
学习周期：12天
学习名额：共400人
定位人群：可以投入一定时间，希望探索数据价值，有创新想法的小伙伴
扫描下方二维码报名（仅可选一个方向）
报名方式：
选择赛道，扫码对应二维码添加小助手，按照提示操作即可。
每赛道200人，每人限选一个赛道，若已经加好友，回复：参与+具体赛道
数据产品方向报名
（聚焦于易落地产品场景案例的打造）
数据应用方向报名
（聚焦于数据价值的挖掘，创意解决方案）
2 /共读《人工智能（第3版）》
开源贡献：司玉鑫、杜政泉、骆秀韬、李柯辰、何瑞杰、王泽宇
学习伙伴：人民邮电出版社异步社区
内容说明：2023年重磅升级的“人工智能的百科全书”《人工智能（第3版）》，以人为本，与时俱进，本次共读前3章，了解人工智能的基本知识、问题领域与发展历史，以及多种搜索算法的理论与实现。
学习周期：21天
学习名额：400人
定位人群：适合对人工智能感兴趣的学习者，高校相关专业的学生。
学习安排如下：
算法专题
3 /Leetcode：面试篇（上）
开源贡献：杨世超、魏庆伟、周景林、张银晗
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。本期课程内容精心挑选了 100 道互联网大厂面试的高频算法真题其中的前 50 题，从而帮助面试者更有针对性的准备面试。
学习周期：16天
学习名额：180人
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：
4 /深度强化学习基础与实践（二）
开源贡献：王琦，杨毅远，江季、刘志文、马琦钧、邓恺俊、王子丞
内容说明：本内容是深度强化学习的基础内容，主要目标是学习强化学习基础知识，并使用JoyRL框架实践基础的深度强化学习算法。
学习周期：18天
学习名额：180人
定位人群：有一些机器学习的基础，难度系数中。
学习安排如下：
5 /吃瓜教程
开源贡献：谢文睿、罗依婧、刘旭、彭琛
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：17天
学习名额：180人
定位人群：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学。
学习安排如下：
6 /大模型理论基础（So-Large-LLM）
开源贡献：陈安东、张帆、王茂霖、付广楷、余洋、姚行志
内容说明：本项目旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程，从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识。
学习周期：14天
学习名额：180人
定位人群：
具有自然语言处理或者深度学习基础；
有深度学习工作或者学校项目经验；
想要参与大语言模型开源项目的小伙伴；
其他大语言模型相关行业人员。
学习安排如下：
实践专题
7 /faster-git
开源贡献：牛志康、朱松青、徐祥军、李碧涵、宋泽山、王晓亮、张翔宇、沈豪、夏峻、陈嘉诺
内容说明：本内容是 Git 入门课程，主要介绍 Git 版本控制系统的基本概念和使用方法。学员将学会如何使用 Git 管理项目的版本，协作开发，并了解基本的分支管理和冲突解决技巧。
学习周期：13天
学习名额：180人
定位人群：对Git、Github感兴趣的同学，无需任何基础
学习安排如下：
8 / AI+量化：whale-quant
开源贡献：崔腾松、王健林、陈玉立、管柯琴
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。
学习周期：21天
学习名额：180人
定位人群：对AI+量化感兴趣或有学习需求的小伙伴。
学习安排如下：
4. 自学教程汇总
1、盐城数据赛事学习
详细教程及学习者后续放出，欢迎进群学习
2、共读《人工智能（第3版）》
开源内容：https://github.com/siyuxin/AI-3rd-edition-notes
3、Leetcode：面试篇（上）
开源内容：https://github.com/datawhalechina/leetcode-notes/blob/main/docs/ch04/index.md
电子网站：https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/#/ch04/index.md
4、深度强化学习基础
开源内容：
https://github.com/datawhalechina/joyrl-book
https://github.com/datawhalechina/joyrl/tree/offline
https://datawhalechina.github.io/easy-rl/
5、吃瓜教程——西瓜书+南瓜书
开源内容：https://linklearner.com/learn/detail/10
B 站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU
6、大模型理论基础（So-Large-LLM）
开源内容：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm/tree/main
7、faster-Git：Git入门教程
开源内容：https://github.com/datawhalechina/faster-git
8、AI+量化：whale-quant
开源内容：https://github.com/datawhalechina/whale-quant
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