1、本次培训的收获：

(1)      学习了机器学习、深度学习、神经网络等AI相关知识，并在老师的带领下较深入的了解了正向传播、反向传播、梯度下降。

(2)      进行了PaddlePaddle本地安装、数据爬取、PyECharts等工具和神经网络等AI算法实践，并利用PaddlePaddle框架和百度AIStudio进行了实际操作，获得了“调参”的直观感受，为以后深入学习和应用当前流行的网络结构打下了基础。

2、对本次培训的意见和建议：

(1)      课程的安排上，建议为首先讲大纲和基础，然后进行新课和讲评循环，最后是总结、大作业、竞赛指导。这样大家在开始的时候可以按照大纲有目的的去预习，然后讲新课，尽量把作业安排在周末，这样有充足的时间能更高质量的完成作业，之后的讲评课也能产生更多有效互动。

(2)      建议以一个实际已完成的较大的项目为主线组织课程，比如老师多次提及的戴口罩人脸识别，这样大家从培训到应用的过渡会更容易些。经典课程的量可以适当缩减，因为我参加过的一些培训总有学完1+1后就处理积分问题的感觉。

3、PaddlePaddle的后续使用：

(1)      进一步学习，首先把AIStudio的课程都过一遍，然后过Paddle API和复现经典案例，最后参加百度的比赛验证学习成果。

(2)      2016年我和朋友做过一段时间工业机器人。山西的人才流失比较严重，液压件厂、玛钢厂、酒厂、醋厂这样的小企业很多，招工有困难，都有机器换人的需求，我们设想给工业机器人配置CV用于替代中小企业上下料和质检线的工人，当时用的CV后端是Halcon12，效果一般，希望学好Paddle后可以把这个有视觉的工业机器人做成。