首页 AI Studio教育版 帖子详情
飞桨深度学习7日打卡营-心得体会
收藏
快速回复
AI Studio教育版 文章课程答疑 766 2
飞桨深度学习7日打卡营-心得体会
收藏
快速回复
AI Studio教育版 文章课程答疑 766 2

百度PaddlePaddle的7日打卡营最近结束了,为了记录下心得体会(顺便拿拿算力),特此写下这篇文章,与诸君分享。

    本来我是在做毕业设计的,运用YOLOv3进行目标检测,机缘巧合之下看到PaddlePaddle框架对于YOLOv3的优化做得很好,就顺便了解一下,谁知道又发现了新大陆-AIstudio。竟然可以使用免费GPU进行训练,而且作为一个中文社区,这里的文档和教程也非常齐全,看得出百度对于AI的投入是非常大的,既然有好东西,那肯定得用起来。

    之后又是巧合,本来在看PaddlePaddle的入门教程,在公众号又发现居然要开一个入门的打卡营,7天不多也不少,而且有礼品有证书,正好我也在学习,为什么不参加一下呢,于是就报名参加了。

    深度学习的理论知识,不得不说,肯定不是这短短一个星期可以搞懂的。对于有python编程基础和微积分基础的可能好点,但是这7天也仅仅是入门,真的是入门而已。课程虽然是直播加录播的形式,但是直播的时间和我做其他东西冲突了,再加上看视频习惯了倍速看,所以基本上都是看录播。然后又因为其他事,所以基本都是做完作业,课程挺不错,后面几天有空了就再补一补。

    第一天是教我们怎么样对疫情进行可视化的,还没算接触到深度学习,虽然作业都是小改代码就行了,但是这个pyecharts是个好东西,功能强大,操作方便,以后可视化应该也是用它了。

    第二天才是进入深度学习的范围,是最简单的用多层神经网络进行手势识别的,作业里面我加入了卷积神经网络,效果就马上提上去。

    第三天是车牌识别,介绍最经典的LeNet,也是一样的,我改为AlexNet之后,效果也比原来变好不少。

    第四天是口罩识别,这是个现实意义比较强的应用,作业用的是VGG,因为效果可以,我就没怎么改了。

    第五天是比赛发布,如果说让我从0开始去打比赛,那真的是做不到,数据处理什么的太过复杂,幸好百度也大方,后面提供了参考的作业范例,有空一定要学习学习这些代码。

    第六天是介绍PaddleSlim的,如何简化神经网络模型,这是个热门话题,百度把它做成了一个工具,剪枝、蒸馏、量化一网打尽,调用方便,以后也在我的模型上试一试。

    第七天就是结营了,没想到运气不错,居然中了奖,今天才看到,赶紧填了问卷等待奖品。

    以上就是一些小小的心得体会,现在仍然在学习PaddlePaddle框架的使用,没有意外的话,今后也会继续使用,希望百度可以出更多的像这样的小班,组织大家一起学习,一起发展。

0
收藏
回复
全部评论(2)
时间顺序
学习委员
#2 回复于2020-04

赞~

0
回复
AIStudio810258
#3 回复于2020-04

加油,共同进步。

0
回复
在@后输入用户全名并按空格结束,可艾特全站任一用户