Ta的回复 ：我是四川大学计算生物学的一名副教授，在2018年春季开设了《机器学习与植物分类》选修课程，课程主要介绍植物分类、数据挖掘、图像识别、生物大数据分析基本理论和算法等，并在校园中进行实习实践，是一门整合了多个学科的跨专业课程，百度的PaddlePaddle框架也在介绍范围内，但并未做为重点。在授课过程中，我们发现由于选课的学生来自计算生物学、软件工程生物科学、生态学等各个不同学科，编程水平差异极大，如果选择Caffe 2等框架，非计算机相关专业的学生可能会遇到很多困难。然而年初百度EasyDL定制化图像识别上线，让没有基础的开发者也能轻松使用深度学习解决问题，非常符合课程的理念和当今AI的发展趋势。因此我们对课程的实践环节作出了调整，让有编程基础的同学可以使用PaddelPaddle框架建立自己的模型，没有基础的同学则可以使用EasyDL定制化图像识别进行演练。目前课程反馈良好，课程实践环节的移动客户端网站网站http://202.115.55.252/magic已经上线，让同学们使用深度学习的方法进行校园植物识别。非常感谢百度AI提供的平台与框架，为AI在我国的发展与应用做出了卓越的贡献，如果能够获得开发者大会门票支持，学校可以支持1～2名学生的路费去北京参加百度AI大会，谢谢！ 邮箱：yyu@scu.edu.cn