有求必应：十二月组队学习来了！

原创 一起学习的 Datawhale

 Datawhale学习 

开源贡献：Datawhale团队

什么是组队学习？

组队学习活动，于2018年8月2日，由Datawhale发起，已经坚持组织了六年。

初衷很简单，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延，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》

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△关于 Datawhale 

本期学习内容，直接进群开学（群满即止）

△11月许愿文章

课程总览 ⬇️（群满即止）

https://yq8xyowee2w.feishu.cn...

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1. 手搓Transformer

课程简介

1. 使用基础的Numpy等科学计算库实现简单的Transformer

2. 完成完整的Transformer编码器和解码器

3. 使用Transformer模型实现在NLP任务中的应用

开源教程

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2. 网络安全中的机器学习：加密流量分析问题

课程简介

这个小课将作为后续《智能信息安全》大系列教程的前奏，在本项目中我们会带领大家了解加密流量分析的概念、机器学习方法在加密流量领域中的应用，并亲手针对Tor网络中的流量数据进行分析，入门加密流量领域

开源教程

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3. wow-rag

课程简介

用五课让一个小白达到能把RAG搭建起来并部署成一个fastapi服务。

开源教程

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4. AI programing

课程简介

利用豆包MarsCode编程助手掌握学习编程语言，优化代码，代码解释的技能。

开源教程

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5. AI工作流的简单应用

课程简介

1. 了解工作流对大模型进行高质量工作的辅助意义

2. 学会复现吴恩达博士的翻译工作流开源项目

3. 了解构成大模型工作流系统的关键元素

4.运用哪些相关资源创建自己的agent（如如何搭建基础环境，接入所需api等）

5. 学会搭建一个更复杂的业务场景工作流

代码能力要求：中，AI/数学基础要求：低

开源教程

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6. 手搓RNN, GRU,LSTM和带注意力机制的Seq2Seq模型

课程简介

你可以学到：

1. 如何利用pytorch中的线性层来手搓RNN, GRU, LSTM和带注意力机制的Seq2Seq模型

2. 帮助大家理解和入门传统的NLP模型

3. 上面每个神经网络写好后都会结合一个实际的例子, 带大家了解传统模型是怎么训练,以及如何对数据进行预处理。

代码能力要求：低，AI/数学基础要求：低

开源教程

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7. 超便宜的基于一言和树莓派Pico的桌面宠物

课程简介

1. 了解介绍了如何通过最低50元人民币左右，基于微控制器，组装一个小机器人。

2. 通过UWB口连接电脑，基于MicroPython/Python进行串口通信，当你输入信息的时候，由电脑运行大模型，决策执行的动作和显示的颜文字，让小机器人看起来很可爱。

代码能力要求：低，AI/数学基础要求：低，经济能力：约50元（需自行从PDD购买所需的组件）

开源教程

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8. 手搓LLaMA

课程简介

NumPy实现LLaMA（全网首个）。理解LLM运行原理。

开源教程

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9. 手写BERT

课程简介

你是否准备好深入探索自然语言处理（NLP）的技术？或许你早就多次听说过BERT的鼎鼎大名，但你真的了解BERT吗，不如借这个机会，我们一起来看看BERT到底是如何实现的。

1. 从零开始：我们将从基础的概念出发，逐步深入到BERT的每一个细节，确保你能够理解并实现BERT的每一个组件。

2. 理论与实践并重：通过理论讲解和实际编码实践，你将学习如何从头开始构建BERT模型，以及如何将其应用到实际的NLP任务中。

3. 深度理解Transformer：BERT的核心是Transformer架构，你将深入学习这一革命性的模型，并理解其在BERT中的关键作用。

4. 实战项目：通过手写BERT的学习，你将了解到如何将BERT文本分类、问答系统、机器翻译等热门NLP任务。

开源教程

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10. 科研数据可视化实战：Python与R应用

课程简介

本课程旨在帮助学学习者掌握科研数据可视化的基本方法与技巧。课程围绕Python和R语言在科研数据可视化中的应用，系统讲解时序数据、空间数据及高维数据的最佳图表实践，适合希望提升科研表现力的研究人员和研究生。

本课程会带你了解:

1. 科研数据可视化的基础

2. 数据可视化工具

3. 不同数据类型的可视化

4. 科研数据可视化项目实战

代码能力要求：中，AI/数学基础要求：低

开源教程

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11. 如何撰写“听话的”提示词

课程简介

本课程将为您揭示与AI对话的四种核心技法：

1. 语义压缩提示词让您用最简洁的指令获得复杂输出

2. 链式思维提示词帮助您获得AI的完整推理过程

3. 小样本学习提示词通过示例引导AI精准输出

4. 元提示词则能帮助您从“一无所有”一键生成高质量提示词

通过系统学习这四种提示技法，您将掌握与AI高效对话的关键方法，真正理解如何让AI"听懂"您的需求。无论是日常使用还是专业应用，这些技法都将显著提升您的AI对话效率。

开源教程

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