最初了解到这个活动还是在卓大大的公众号上得知这个面向新手的AI入门教程。

经过了7天的学习，让我对paddlepaddle，以及深度学习有了更深入的了解。paddlepaddle是百度推出的一款深度学习框架，与谷歌的tenserflow有一定的相似，但相对于学习而言，不仅API是中文的，便于英文不好的人学习，更是提供免费的GPU资源，一系列精美奖品，来激发我们的学习兴趣。七天的学习虽然短暂，但却充实。

第一天新冠疫情可视化

理论课讲了图像识别与人工智能，大致了解了图像识别的原理与人工智能的发展史。实践课则是要我们通过爬虫程序爬取新冠疫情的数据并制成图表。

第二天 手势识别

理论课讲了深度学习的原理与使用方法。实践课则让我们根据理论写出DNN网络框架。在运行程序并成功产生结果的的那一刻，我真的是十分激动。

第三天车牌分类

理论课讲了卷积神经网络。实践则是让我们构建卷积神经网络。借助飞桨的API文档，磕磕绊绊的写完了卷积神经网络的框架，卷积层，池化的参数，对于萌新真是头大。

第四天口罩分类

理论课介绍了经典卷积神经网络结构。实践则是构建VGG神经网络。简单来说就是卷积层加上全连接层但是其中的难点在于计算卷积层的通道数与卷积核。

第五天人流密度检测（比赛）

第五天发布了比赛。刚刚上手时，我都不知道要从哪里开始，在看了前几天的代码，才知道大致方向。自己从零打一个程序是这么困难，光是数据集的解压就走了好几遍，后来借鉴大佬的程序才知道可以只用几行代码就搞定。

第六天 paddleslim模型压缩

理论课讲了模型压缩的几个途径与效果。实践课则是让我们加入量化与反量化的OP来完成模型压缩。虽然到了第六天所有的课程已经结束，但是还有比赛的程序需要完成。

虽然这几天都是到1,2点才睡觉但是学习AI深度学习实在是让人着迷。虽然自己还有许多不懂之处，很多代码，技术细节没有了解透彻。

最后非常感谢百度飞桨团队推出的免费学习教程，感谢各位老师助教班主任的辛苦付出，尤其是助教，大半夜的打扰他们真是十分抱歉。感谢飞桨平台能够给我们这次学习AI智能的机会。

谢谢！！！