百度深度学习集训营已经正式开营，每个阶段的作业都将有各自的奖励，欢迎大家学习~
PS：如遇帖子过期、审核不通过的情况，请先复制内容保存在word文档，然后根据提示，完成个人实名验证，刷新后重新粘贴复制的内容，即可提交~
欢迎大家报名参加~
1月9日作业：
作业9-1：在第二章中学习过如何设置学习率衰减，这里建议使用分段衰减的方式，衰减系数为0.1， 根据ResNet目前的训练情况，应该在训练到多少步的时候设置衰减合适？请设置好学习率衰减方式，在眼疾识别数据集iChallenge-PM上重新训练ResNet模型。
作业9-1奖励：在作业中随机各抽取5名同学送出飞桨本+数据线+飞桨贴纸
回复帖子形式： 作业9-1：XXX
抽奖作业截止时间：2020年1月13日中午12点之前
作业9-2奖励：在作业中随机各抽取5名同学送出飞桨本+数据线+飞桨贴纸
回复帖子形式： 作业9-2：XXX
抽奖作业截止时间：2020年1月13日中午12点之前
1月7日作业：
作业8：如果将LeNet模型中的中间层的激活函数Sigmoid换成ReLU，在眼底筛查数据集上将会得到什么样的结果？Loss是否能收敛，ReLU和Sigmoid之间的区别是引起结果不同的原因吗？请发表你的观点
作业8奖励：在作业中随机各抽取5名同学送出飞桨本+数据线+飞桨贴纸
回复帖子形式： 作业8：XXX
获奖同学：#820 thunder95、#819 你还说不想我吗、 #818 百度用户#0762194095、#817 呵赫 he、#816 星光1dl
1月2日作业
作业7-1 计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作
输入数据形状是[10, 3, 224, 224]，卷积核kh = kw = 3，输出通道数为64，步幅stride=1，填充ph = pw =1
完成这样一个卷积，一共需要做多少次乘法和加法操作？
提示：先看输出一个像素点需要做多少次乘法和加法操作，然后再计算总共需要的操作次数
提交方式：请回复乘法和加法操作的次数，例如：乘法1000，加法1000
作业7-1奖励：抽取5人赢得飞桨定制本+数据线，截止时间2020年1月6日中午12点之前
回复帖子形式： 作业7-1：XXX
作业7-2奖励：从正确答案中抽取5人获得飞桨定制本+50元京东卡，截止时间2020年1月6日中午12点之前
12月31日作业
作业6-1：
1.将普通神经网络模型的每层输出打印，观察内容
2.将分类准确率的指标 用PLT库画图表示
3.通过分类准确率，判断以采用不同损失函数训练模型的效果优劣
4.作图比较：随着训练进行，模型在训练集和测试集上的Loss曲线
5.调节正则化权重，观察4的作图曲线的变化，并分析原因
作业6-1奖励：抽取5人赢得飞桨定制本+数据线 ，回复帖子形式： 作业6-1：XXX
作业6-2：
正确运行AI Studio《百度架构师手把手教深度学习》课程里面的作业3 的极简版代码，分析训练过程中可能出现的问题或值得优化的地方，通过以下几点优化：
（1）样本：数据增强的方法
（2）假设：改进网络模型
（2）损失：尝试各种Loss
（2）优化：尝试各种优化器和学习率
目标：尽可能使模型在mnist测试集上的分类准确率最高
提交实现最高分类准确率的代码和模型，我们筛选最优结果前10名进行评奖
作业6-2奖励：飞桨定制本+50元京东卡
12月25日作业
12月23日作业
作业4-1：在AI studio上运行作业2，用深度学习完成房价预测模型
作业4-1奖励：飞桨定制本+ 《深度学习导论与应用实践》教材，选取第2、3、23、123、223、323…名同学送出奖品
作业4-2：回复下面问题，将答案回复帖子下方：
通过Python、深度学习框架，不同方法写房价预测，Python编写的模型 和 基于飞桨编写的模型在哪些方面存在异同？例如程序结构，编写难易度，模型的预测效果，训练的耗时等等？
回复帖子形式： 作业4-2:XXX
作业4-2奖励：在12月27日（本周五）中午12点前提交的作业中，我们选出最优前五名，送出百度定制数据线+《深度学习导论与应用实践》教材
12月17日作业
完成下面两个问题，并将答案回复在帖子下面，回帖形式：作业3-1（1）XX（2）XX
作业奖励：在2019年12月20日中午12点之前提交，随机抽取5名同学进行点评，礼品是本+数据线
12月12日作业
获奖者：第12名：飞天雄者
12月10日作业
作业1-1：在AI Studio平台上https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/888 跑通房价预测案例
作业1-1奖励：最先完成作业的前3名，以及第6名、66名、166名、266名、366名、466名、566名、666名的同学均可获得飞桨定制大礼包：飞桨帽子、飞桨数据线 、飞桨定制logo笔
作业1-1的获奖者如图：
作业1-2：完成下面两个问题，并将答案发布在帖子下面
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
作业1-2奖励：回复帖子且点赞top5，获得《深度学习导论与应用实践》教材+飞桨定制本
点赞Top5获奖者：1.飞天雄者 2.God_s_apple 3.177*******62 4.学痞龙 5.故乡237、qq526557820
作业截止时间2020年1月10日，再此之前完成，才有资格参加最终Mac大奖评选
报名流程：
1.加入QQ群：726887660，班主任会在QQ群里进行学习资料、答疑、奖品等活动
2.点此链接，加入课程报名并实践：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/888
温馨提示：课程的录播会在3个工作日内上传到AI studio《百度架构师手把手教深度学习》课程上
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
电动汽车与充电桩布设的问题，可以用监督学习的框架来进行预测。 特征假设的参数包括，充电桩布设的类型、位置、数量以及电动汽车的数量关系。 优化目标是，电动汽车能够在最短的时间内，到达最近的充电桩，且合理分配充电桩资源，不用排队。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
AI时代，未来已来。人工智能的发展先决条件，云计算、大数据、深度学习算法的成熟运用，以及已经到来的5G让万物互联成为可能，AI兴起可以说万事具备，只欠东风，人工智能正处于井喷式爆发的前夜，未来的场景，可以尽情想象。目前，传统产业基本都有智能化改造的需求，AI技术的落地不但能够降低成本，提高效率，而且能够产生更多创新产业。
1. 类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
答：道路拥堵预测，假设是某一路段的交通拥堵情况受当天是周几，时间段（是否高峰期等），天气，节假日，是否限号，是否有交警指挥等；
参数：日期、天气、时间段、限号情况、是否有交警指挥；
优化的目标是使拥堵情况尽量在一个可接受范围内；
应用：模型用于预测交通拥堵情况，提前提醒人们合理规划出行；
2. 为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
答：人工智能的发展近几年呈爆发式增长，彻底改变了多个行业，可以预见，未来十年将是人工智能的一个高速发展和应用的黄金时期，无论是国家还是企业，都将人工智能规划为重中之重，大力发展。这也直接造成了相关人才的短缺，而依靠企业和高校很难在短期内完全填补这一人才缺口，因此人工智能方向的人才呈现严重的供不应求的局面，尽管很多人转行跨入这一行业，但是真正的高端人才还是需要慢慢培养的，因此AI工程师未来会有很好的发展前景。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
有监督问题：PM2.5浓度预测
假设：未来的PM2.5浓度跟之前的CO、NO、PM2.5、PM10浓度，是否有雨，雨量大小，风力大小存在线性关系
参数：CO、NO、PM2.5、PM10浓度和是否有雨，雨量大小，风力大小对于的权重；
优化目标：最小均方误差
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
AI工程师具有发展前景，是由AI人才市场供需关系决定的，目前处于供不应求的阶段。随着AI商业化落地形式逐渐成熟，再加上国家相关政策的扶持，人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命的核心动力。随着大数据云计算的发展，人工智能的基础设施越来越成熟，而且各行业已经认识到了人工智能技术给业务带来的价值，正在进行数字化转型。过去的AI技术驱动重在算法模型的比拼，如今更依赖场景化的商业洞察、经济价值。根据艾瑞 2019 年最新发布的《中国人工智能产业研究报告》，首先，安防和金融领域市场份额最大，由于有良好的IT基础设施、数据质量，商业化渗透也较高。同时，医疗、零售、交通等场景，产品正在逐渐完善，技术与场景痛点匹配度极高，需求旺盛，未来也将激发更大的商业价值。将AI与各行业业务结合，落地场景化应用，需要大量AI人才。但是人才供应不足。高校最近一两年才开设相关专业，而且实践经验需要积累。根据人民网报道，《中国新一代人工智能发展报告》称我国人工智能论文发文量全球领先，但智能产业基础层发展薄弱，与企业的结合程度较弱。随着AI向各领域的不断渗透，人才需求的激增，高校教育很难快速填补社会发展带来的剧烈人才需求。所以AI工程师很有前景。
呵呵，一句没感觉，打败所有计算
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
答：考试分数预测
假设:儿童感冒与季节有关；
参数：不同季节的气温、医院门诊量、血液病毒化验结果、儿童体温、表征是参数
优化目标：预测某一地区儿童感冒发病数与实际患病人数相符
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
人类随着IT技术兴起，已经走过几十个年头，现在整体上科技创新已经陷入瓶颈；人工智能技术是现阶段可以预期的突破人类发展瓶颈的重要手段，它可以改变几乎所有行业的现状，因此相关从业者有大量的市场潜在需求，最基本的马克思主义经济学原理告诉我们，社会主义市场经济建设中，需求大于供给，价格升高。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
可以用监督学习的框架来解决医学图像检测。假设X光片包含了诊断某种疾病的所有信息，把X光照片作为输入，判断是否换上某种疾病作为输出，可以用准确率（更好的是F1 score）作为优化目标。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
因为目前处于AI技术应用落地的时代，可以预测未来AI技术将会渗透到各行各业中去，AI工程师的需求也会越来越大，造成供小于求的市场局面，AI工程师的薪酬自然会高。
1.类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
类比牛顿第二定律的案例，摄影和拍照中会使用镜头，曝光量与光圈大小的关系。
模型假设曝光量与光圈大小的平方成正比，E=w*f^2.参数是w,评价函数是L=abs(E-w*f^2).
另外一个例子，房价和生育率的关系成反比，假设Price = w*1/(BirthRate),参数是w,评价函数是L=（P - w*1/(BirthRate)）^2.
2为什么说深度学习工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
深度学习依赖于强大的计算能力和海量数据，这个时代刚好能满足两个条件。
比如量子计算机问世了，分分钟就把比特币破解了，通过大量的运算、拟合可以把很多未知的规律发现出来。
强大的计算力能超过世界上最聪明的围棋选手，海量数据可以为医生诊断癌症等作为参考等。
经济学市场供需的意思是说供大于求，物价就低，供小于求，物价上升，好比今年猪瘟，猪肉上涨，牛羊肉也跟着上涨，卖蔬菜的也跟着涨价，因为卖蔬菜的人也需要吃肉啊。
不过也有一个危机，就是深度学习工程师太火，导致一大堆人都扎进去了，林子大了什么鸟都有了，所以只能向下扎根，向上结果，才能在大浪淘沙中立足。
感觉以后有了paddlepaddle，人人能炼丹~~深度学习应用开发会火起来，
看我这么用心，点个赞吧~~
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
打车距离和价格；假设和参数：y = kx + b，y:价格，k:价格每距离，x:距离，b:起步价；优化目标：找到一组参数(k,b)，使得预测价格与实际价格更接近。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
市场对AI工程师的需求远大于供给，尤其对特定领域的有经验的AI工程师，AI工程师可以帮助特定领域内实现部分机器代替人工。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
类似案例：垃圾短信的行业分类或动机分类等（文本分类）
假设：行业分类与短信词组特征存在离散的对应关系
参数：哪些词语顺序组合对应哪个分类
优化目标：模型推荐分类目标与评价测试的人为分类目标一致，即准确率趋向1，Loss趋向0
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
1、我是懒人，又要高效又不想动太多脑筋，所以我学习飞桨。
2、同理，发展前景，大家看看艾瑞的报告就行：
《2019年中国人工智能基础数据服务白皮书》
https://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3434&isfree=0
2019年中国人工智能产业研究报告https://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3396&isfree=0
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
回答：
①项目周期预测，假设是线性模型，参数是项目工作量、项目难度评级、项目参与人数、参与人平均薪水、项目管理者工作年限等，优化目标是最小化平方误差。
②深度学习能够给市场带来巨大价值，市场对深度学习技术的需求很大，同时高级AI人才并不多。此时高级AI人才供不应求，因此说AI工程师有发展前景。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
预测考试成绩
假定和日常测试成绩正相关，与作业完成率正相关，与之前考试成绩相关，与日常作业完成情况正相关，与请假天数反相关
优化目标是预测成绩和下次考试成绩的差距越来越小
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
前景广阔（需求大）
易学易用（供应足）
市场会越来大 深入影响人们的生活方方面面
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
答： 一个人的自律程度
假设：影响一个人自律程度的因素：一个人的学业或者生活上的压力程度，对于个人来说当天是否是节假日，当天个人的心情，前几天是否高度自律完成计划，是否本身就具有令行禁止的习惯。
参数：最近几天的工作时间占比，是否有急需知道的知识，鉴定的短期目标。
优化目标：在接受范围内，让人能够更自律的实行自己目前需要做的工作。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
答：随着高新技术不断出现，非人工成本在不断下降，对于一个企业来说，更好的工作效率与更低的成本才会带来更多的利润，而AI工程师在人工智能方面掌握的知识可以让成本在基础上更低，变得更有效率。.在现阶段来说，人工智能还是在飞速发展的阶段，这样对相应人才需求就更多，而且接触这方面的人多了，它发现的就会更快，就需要更多的人去深入他。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
对疾病的大概诊断可以通过监督学习来解决，假设从身体的各种测量指标到疾病的诊断是一个非常复杂的函数，这个函数参数是各项指标对各种疾病的影响程度，优化目标就是使训练出来的系统的预测值不断地接近实际的诊断。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
现在AI大热，因此对AI产业相关的人才的需求量增大，加之AI工程师是AI产业建设不可或缺的基础人才，所以发展前景广阔。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
高票房电影的主因是什么？是否经过点映，上映日期，年份，宣传力度，大V推荐度，电影评分，电影主题内容，演员，编剧，导演，影院排片占比，是否获奖等等。
将高票房量化，分为几个级别，以当前国内已上映且已结束放映的影片作为样本，具体样本数根据特征数目决定，尽量保证每个特征下有足够分析的样本，假设票房无人为干预都是市场造成的，假设误差服从高斯分布，以误差平方和最小，即预测的票房和真实票房的平方和最小作为优化目标。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
从各大招聘平台看国内AI相关岗位的数量和要求来看，企业对其的需求还是很大的，且有一定的基础要求，也就是符合企业要求的员工具有一定的门槛，故而需求即使是在招聘淡季也会有。
再者，由于确实有一些案例展现出：这对企业的收益模式是具有效益的，现在很多传统企业在做转型，由此也就加大了对人才的需要。
对于AI领域知识在企业起作用在近些年才受到重视，许多相关学科学院的设置在各大高校近些年才出现，真正科班出身的人才还较少，也可看出是很具有发展前景的。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
空气质量指数可以通过监督学习来解决，假设从空气中各种影响环境污染的气体测量指标到空气质量指数的预测是一个非常复杂的函数，这个函数参数是空气中其他气体的各项指标对空气质量的影响，优化目标就是使训练出来的空气质量指数的预测值十分接近实际值。
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
由于目前深度学习刚好满足处理海量数据的计算能力，能够用来解决很多传统方法不好解决的问题；另一方面，市场对AI工程师的需求远大于供给，企业需要大量的高级AI工程师，因此发展前景不错。
①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
答：短时交通流的预测，假设为交通流与时间的关系，参数为每个时间节点的交通流
优化目标为使预测的交通流与实际的均方误差最小
②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
答：现在在医疗，交通预测，移动支付，语言识别等等领域，深度学习的应用非常广泛，而现如今深度学习的工程师缺口很大，而且未来需求肯定越来越多，这样在未来一段AI工程师肯定非常抢手
（1）类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
城市活力指数预测
假设：线性关系，与多个因素有关
参数：城市布局，城市规模，人数多少，企业竞争力，经济活力，政策方案
优化目标：保证活力指数在可接受的范围内，并且有着明显的上升趋势
（2）为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
繁重的作业和重复的操作会导致人们心生厌倦，同时造成工作的效率低下，这些没有创新且技术含量较低的工作完全需要ai去解决，
我们所要做的是创造ai，创在活力，所以ai工程师会有大量的需求。
市场的进步在不断地淘汰一些缺少知识储备的人才，需要越来越多的人去扩充知识储备，提高创新能力，需要大量的ai人才
（1）类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？
城市活力指数预测
假设：线性关系，或者非线性关系 比如温度在不同物体和形状或是空气中的扩散 参数是各方向的传递系数 优化目标是实际值与预测值之间的误差最小化
（2）为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？
ai工程会提升数据的利用率 挖掘数据的内在规律 创造人类新的价值，AI工程师是创新创造型人才，不管哪个社会都需要创造和做事情的人
作业2-1