百度飞桨第1课 | AI达人创造营 | 好的创意如何产生
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a.韩磊:
创意：就是将现有想法进行某种组合（比如虚构的物体往往是现实物体的组合）
趣味项目：游戏复刻，特效复刻，能发带有自己头像的表情包聊天机器人
b.顾茜：
用于工业生产的：目标检测任务与安全帽佩戴检测，与检测是否带口罩类似，可进行迁移
场景驱动：以终为始
寻找小众模型库
c.颜鑫：
创意来源于生活
垃圾分类与吸烟检测
项目技术可行性评估：是否可以落地实现
流程：数据，训练，部署
d.郑博培：
看图写诗的创意：AI看图写诗
机器看图提取关键词，关键词组成上阕，然后交给模型生产下阕
e.总结以上导师的几点：
1.从实际问题出发，先想做什么，再想怎么做，即利用哪些模型可以完成我要做的项目，即顾茜导师说的，以终为始。
2.如果从新手开始部署项目，先可以不用追求具体代码，而是像搭积木一样，看着要做的东西，把需要的模块一步步搭建起来。然后进阶的话，再通过读代码，写代码慢慢提高。
3.通用的开发流程都是，先处理dataset，然后train模型，最后落实到部署环节（比如小程序，树莓派等），在这个过程中往往会考虑文件大小，系统性能，因此会压缩到MobileNet级别
4.项目技术可行性评估：数据集是否好找，模型是否好train，大小是否合适，最后容易部署吗
https://blog.csdn.net/m0_46339694/article/details/119143134
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我在听了飞桨直播之后，初步系统的跟大牛们了解了那些令人拍案叫绝的创意是如何产生的，以及怎么才能将创意落地发展。首先，老师提到"以终为始"，很多创意来源于生活，也应用于生活，所以我们应该善于发现，善于思考 就比如"口罩检测"和"垃圾分类"，这些都是我们生活中的问题，因为这些问题，我们要想解决方法，才有了更多的idea。所以，我觉得我们不需要为了创意而去创意，反而是在生活中获得灵感来源，想一想我们更高水平的生活需求和要求，从而产生好的创意。就我看来，一个好的创意，并不是多么华丽和高级，反倒是应该最贴近生活，最大化的创造生活乐趣。
那么，当我们有了不错的创意要怎么将其落地呢？流程大概如下:收集数据->训练数据集->部署，收集数据的途径有很多，我们可以在AI studio等资源上了解，训练数据可以通过paddlepaddle,paddleX等模型训练，部署也有很多途径，例如PC端、树莓派、小程序等来支持。今天的笔记就到这里啦！如想了解更多详情，某站搜索"百度大脑"观看更多直播，如果你有什么好的idea赶快行动起来吧!!!
我在听了飞桨直播之后，初步系统的跟大牛们了解了那些令人拍案叫绝的创意是如何产生的，以及怎么才能将创意落地发展。首先，老师提到"以终为始"，很多创意来源于生活，也应用于生活，所以我们应该善于发现，善于思考 就比如"口罩检测"和"垃圾分类"，这些都是我们生活中的问题，因为这些问题，我们要想解决方法，才有了更多的idea。所以，我觉得我们不需要为了创意而去创意，反而是在生活中获得灵感来源，想一想我们更高水平的生活需求和要求，从而产生好的创意。就我看来，一个好的创意，并不是多么华丽和高级，反倒是应该最贴近生活，最大化的创造生活乐趣。
那么，当我们有了不错的创意要怎么将其落地呢？流程大概如下:收集数据->训练数据集->部署，收集数据的途径有很多，我们可以在AI studio等资源上了解，训练数据可以通过paddlepaddle,paddleX等模型训练，部署也有很多途径，例如PC端、树莓派、小程序等来支持。今天的笔记就到这里啦！如想了解更多详情，某站搜索"百度大脑"观看更多直播，如果你有什么好的idea赶快行动起来吧!!!(初次写博，如有问题还请各位哥哥姐姐们指正)