百度深度学习
本人目前研二，学习深度学习相关内容十个月，疫情期间正在家里推进课题和准备暑期实习面试，也有着重拾一下基础知识，查漏补缺的必要，看到公众号里推荐了本次课程，就不由得心动了。报名之前也有过担心课程质量不高而浪费时间，但是一想到百度的大平台，肯定要比公众号里夸大宣传的教育机构靠谱很多，又看到课程的导师团队还有中科院的大佬坐镇，就参与了进来。一个星期的时间，晚上在B站上听直播课，有不懂的地方还可以在AI studio平台上听回放，白天用着免费的Tesla V100，做做实践，跑跑代码，一套流程下来，不由得说：真香~
下面回顾一下几天的课程：
第一天的课程是新冠疫情可视化，教会了大家怎样在网站上爬取数据，并且使用pyecharts实现可视化，绘制出各种类型的图表，查看api学会配置不同的组件，就可以实现自己想要的效果。
第二天是使用前馈神经网络实现手势的识别，这次实践，本掉包侠就露怯了，自己就没啥手写网络的能力嘛，想换个卷积网络都要看别人的，真是提醒我要多加练习了。
第三，四天分别帮大家回顾了经典的卷积神经网络LeNet，VggNet，实现了车牌识别和佩戴口罩识别。
第五天发布了竞赛，是一个人流密度的检测，训练一个目标检测的模型，将人的数目统计出来即可，没来得及做，用了官方提供的baseline计算密度图的方式，倒是也调到了0.5。
第六天讲了模型压缩的知识，蒸馏，剪裁，NAS等等，这些以后在课题中都会用到，也会考虑使用PaddleSlim这个工具。
最后:
百度给大家建的学习讨论群，负责的班主任、助教真的非常nice，很有耐心的解答大家的问题，督促大家的学习进度，课程群的氛围也是热火朝天，不要看是入门课程，大佬也是很多的，每天的作业刚发布就被完成了，你就说怕不怕。总之，无论你是萌新小白，还是像我这种自认为有点基础的掉包侠，或者是水平更高的同学，报名百度飞桨的系列课程，相信都不虚此行，下次出了新的课程，我还会参与的。
