打卡21天-百度飞桨零基础实践深度学习-课程学习心得
这个暑假－不甘平凡
我以学生的身份，机缘巧合地加入了百度飞桨集训营课程－《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》，成为了钻研学习深度学习一员，并成功坚持打卡学习21天。在这21天里，系统性地学习到了深度学习基础知识，以及计算机视觉如图像分类和目标检测等方面的知识，在这学习过程中还入门了Paddle框架的使用方法。多亏于百度AI Studio对于我们这帮学员们的帮助，免费提供平台算力供我们上机实践，才让我们真正地将学习到的深度学习理论应用到实际应用中来。课程临近结束的最后一周，还组织了一场AI识虫的练习赛，同样我也在这实践赛中学到了不少，最后也拿到了满意的成绩。虽说短短21天，但也是收获满满。
百度飞桨Paddle框架的使用
起初，刚了解深度学习领域的时候，还不太了解Pytorch和Tensorflow，更不用说这国产的Paddle。一开始对于Paddle框架我没有太多的信心，但后来参考网络上一些资料、评论以及我自己实践使用后的感受，飞桨切实给了我颠覆式的体验。与Pytorch支持动态图、Tensorflow支持静态图不同，Paddle是同时兼备支持静态图和动态图的。单一支持静态图TensorFlow在效率上或许更优，但上手操作难度加大；单一支持动态图的Pytorch则缺少端到端的高效部署方案。Paddle的出现解决了这一问题，同时操作上十分方便，将很多的硬直操作封装进了API中，API文档内容也因此十分丰富。除此以外，Paddle带有大量的官方模型库，更重要的是支持端到端部署。
课堂学习
课程安排依照理论+实践的步骤，设置成直播+录播+作业的课堂模式，每日的打卡任务以及每周的实践作业督促学员们每天学习每天进步一点点，学习过程上出现问题可以在AI Studio讨论区或者群上发问讨论，同学们和助教们都会热情解答。本人对于这样的课堂模式十分赞扬。这样的课堂模式一来可以调动学生的学习热情，二来通过学生与学生、学生与助教、学生与老师的互动来提高学习效果，这对于学习任何知识都有帮助。
结课心得
课程不长，干货满满。我也从最初对AI、深度学习一知半解的小青年变成了能够入门使用Paddle框架的AI新人，这怎么说也是一种进步的表现。目前我是就读计算机安全相关专业的学生，经过这次培训，对深度学习也产生了兴趣。它不仅能够帮助解决现实中的需要：如毕业论文的撰写，更能提高大学生的素质，如创新精神的培养及创新潜力的提高。或许在之后我会将深度学习应用到计算机安全领域中来，甚至转行人工智能（O(∩_∩)O哈哈~）当然这是后话了。
目前人工智能的发展势头迅速，我也会尝试参加百度飞桨日后的学习课程，当然也推荐大家一起来学习。
