由于我之前学过Python，所以说对于前面讲的Python基础知识还比较了解，如果是没学过Python的，要注意听讲这些基础知识，毕竟深度学习就是用Python写的。之后的话就是听讲到有关于图像的处理和分类等相关知识，这两节课当中重点讲的就是OpenCV和Image这个两个库的用法和作用。图像这两门课其实重点内容就是要掌握两个库当中的方法的使用，用此来对图像进行处理。然后就是深度学习的重点内容：卷积神经网络。通过对卷积神经网络课程的学习，我们基本上了解了几类经典的神经网络，比如LeNet、AlexNet、GooleLeNet和resnet等。通过对这些卷积神经网络的模块的解读，再加上之前学的损失函数和梯度下降算法，我们可以自己编写这些网络模型结构，再对其进行封装就可以对模型进行训练、保存和预测。在搭建网络模型时，要注意每一层的输入通道数和输出通道数以及你最后要实现的是几分类问题。总之，在飞桨领航团中我学到了挺多关于ai智能方面的知识以及学会了如何搭建网络模型。当然，这其中的收获离不开百度飞桨老师的教导以及我们亲爱的团长的手把手教学，在此也感谢老师和团长的辛勤付出。日后，我也将继续努力学习，不断提升自己。