paddlepaddle 学后感

随着国家提出新基建政策,新型基础设施如5G、人工智能等成为发展重点。本文探讨了新基建的内涵,分享了作者从零开始学习深度学习的过程,特别是在使用百度飞桨平台进行实践的体验,强调了理论学习的重要性。

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国家提出新基建,那么新基建都包括什么呢?
新型基础设施建设(简称:新基建),指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施,本质上是信息数字化的基础设施。
作为一名IT人,分析公司内部的数据和具体情况考虑,公司可以做人工智能相关项目。

春节前“误入”百度飞桨官方集训营 qq群,感觉群主是个积极推动想推动人工智能的家伙,后来关注了飞桨公众号。
之前对于人工智能仅限于文章了解,感觉里面需要好多数学理论有太多的都没有听过,
想想都是很复杂的事情,要是落实到代码上不一定得有多么繁杂,无形中给自己设置了巨大的阻力。
年后有幸参加了 深度学习7日入门-CV特辑 课程,阅读相关代码和文档,发现很多算法都已经实现了,我们并不需要自己写。
可以轻松的做一个调包侠。
学习人工智能必须要走一步就是敲代码了,在 深度学习7日入门 课程中,每天会有一部分代码需要自己来敲,具体如何操作我也是个小白不详细描述了。
只说一下我的感受,虽然每一个步骤有清晰的脉络,可以相对容易的运行起来,但是跑出的结果可能并不理想,需要我们自己调参,这是个“碰运气”的活。
但是我总是碰不到那个好的运气,思考一下,主要原因是对算法的数学理论不到家。
为了得出好的结果,不断的通过加减参数来达到目的,迭代次数多效果也并不明显。
而其他同学通过涉及一个新的函数仅用很少的次数就可以得出比较喜人的成绩。
虽然百度已经帮我们把代码实现了,理论还是必须要学习的,比如在网络设置时如果不懂计算,就只能通过报错提示来一次次修改。
很多人说调参需要经验,我认为他们是理论过硬之后的经验,而不是通过拍脑门决定之后一次次尝试的经验。
在学习过程中我也尝试去了解 TensorFlow ,因为他们都可以做人工智能相关的东西。
但是飞桨存在巨大的优势是文档是中文的,对于英语不太好的可以算是福音。
劣势呢,就是飞桨现在遇到报错之后搜索出来的结果太少了对于新手可能只有官方文档才能定位错误。
但是我认为需要支持国产,需要大家把自己遇到的错误、如何解决问题的思路及具体解决办法都分享出来,实现大家共同进步。
飞桨(paddlepaddle)值得拥有,虽然他可以自己航行,但是为了更快更好需要你来把握方向。

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