7日打卡营第四期（心得）
现阶段关于深度学习的资料还是比较丰富的，但是问题在于非常基础的相关资料却很少。而对于新手来说，直接跨过最基本的部分，直接强行学习后面的部分...
【视频分类论文心得】ECO网络
、论文方法
1.预测的主要部分是在单帧图像中进行的，从而错过了跨越几秒钟的动作中的重要关系。
2.采用逐帧处理的方法，会导致整个视频的处理...
【应用方案】智能医疗问答机器人
数据可以构建医疗知识图谱
3、意图划分：分诊（挂什么科室）、自诊（可能是什么病）、问疾病、问药品
4、技能选择：问疾病可以通过问答技能实现...
【有奖调研】关于深度学习，你怎么看？
。
关于他，你了解多少？你怎么看？
来，花1分钟，思考下这个问题！
填写问卷：https://iwenjuan.baidu.com/?code...
强化学习7日打卡营心得
颇多，体会如下：
1. 老师讲的通俗易懂，适合不同行业、不同基础的人入门。
2. 由于课程时间和数量有限，大部分RL相关理论较少涉及，后期如果...
关于模型中的不可训练参数的问题
很慢？paddle支不支持feed的时候只feed一部分，其余的保持不变？ 2.将这个矩阵设为模型的一个trainable=False的参数...
分享一篇自动寻解超参数的文章。
这是一篇大牛翻译的介绍如何将调参工作，实现从“人工”到“智能”的转变。看完后感慨，人工智能里的人工的工作不断升级，越来越多的部分可以交给...
飞桨领航团AI达人创造营第二课笔记
2.4数据划分2.5数据增强如cv中的图片随机旋转、缩放、平移、加噪等
3.数据预处理与特征工程感知数据：了解数据和数值特点描述性统计数据清理...
感觉比生活中手写文字擦除要难很多
的研究对象比（文字与背景容易区分），手写文字和印刷体文字的区分比较困难，也就是很难全部精确定位，或者出现误删的情况。
５、总结，直接套模型可能效果不会很好，需要针对试卷的手写文字调整架构。...
[AI达人养成营] 学习心得
来说，前半部分的Python比较容易，后面的机器学习因为涉及到数学，学起来还是挺吃力的；从作业来说，题目并不是完全从讲解中来，所以要完成作业，不是简单...
AI Studio加速AI人才培养
普通高校而言，人工智能教育还处在入门阶段，技术理论和实践经验十分缺乏。正如开班仪式上，广西科技大学老师李炜谈到的那样，“在去年5月份的时候...
