身为一名制造业的测试工程师，却对编程却有着浓厚兴趣，所以平时也经常自学一些编程技巧。这两年虽然看到了AI的异常火爆，但看了一些书籍后深感AI门槛很高，难以踏入。

前几天看到百度飞桨深度学习7日入门-CV疫情特辑营的活动，看了一下学习大纲，感觉课程都很实用吸引人，于是就报名学习了一下，这几天经过理论和作业案例的学习，对深度学习、神经网络、卷积神经等概念都有了更深的理解。学习的案例不仅可以改造其他应用场合，其中的原理对我们更是很有帮助。

课程采用同学老师微信群+直播+课后作业+录播+提供GPU的形式，完全照顾到了各种学习情况，不管在放假在家还是正常上班的同学。

值得一提的是百度提供的编程环境中GPU配置相当给力：

下面左边是我电脑上的显卡P1000，属于入门级专业显卡，但也挺贵的（够买个低配台式机）。

右边是百度编程环境中配置的显卡，特斯拉V100，详细参数先不看，这个价格。。额，就足以让想买的朋友望而却步了⊙﹏⊙

学习几天后感觉，有百度飞桨的帮助，深度学习这样专业的知识，通过简单的模型调用和参数配置（据说这个是难点），我们也可以很容易的使用起来。

因为白天要上班，平常练习时间不多，所以这次课程我的目标主要是能把各个作业跑通、搞懂，下次的课程再试着跟上老师的教学进度。希望最终能按照数据处理--模型设计--训练配置--训练过程--保存/加载这样的步骤，把深度学习应用在身边的场景上。当然，这只是我的初步想法，随着学习的深入和应用的改变，感受应该也会有所不同。

我一直很想知道怎样能把深度学习这样的高级武器应用在传统行业的工作中，以及我们日常的生活中。这次学习给了我一个入门的契机，非常感谢百度。