PaddlePaddle之学习心得[AIStudio]

很早就听到关于百度的飞桨PaddlePaddle，但并没有时间很好的进行了解。
在特殊的2020疫情之下，在偶然的机会下，参与了在百度AIStudio 平台飞桨paddle为期七天学习。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200408080648480.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDE2MTIxNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
课程从每天的预习、直播到作业，整个过程都非常清晰可以在AIStudio上跟踪到，以及代码的编写与作业的提交，简单而又高效。第一天是在本地环境进行对paddle的安装，并在AIStudio平台上进行新冠疫情可视化。从数据的获取、数据的处理、数据的可视化，清晰明了。
第二天进行了手势识别的案例学习，手势识别就像学编程的时候需要输出“hello world”一样，是非常经典的入门案例。通过对数据的解压、处理以及DNN网络的构建，再到训练、优化等，对paddle这样深度学习库有了新的认识。
第三天进行了车牌识别的案例学习，车牌识别相对手势识别，难度加深了一点，里面用到了卷积，在整个构建网络的过程中，要对数据的输入维度与输出维度，尤其是卷积与池化后的维度计算，简单但是却要细心。所以相对来说对CNN有了很好的学习。
第四天进行了口罩分类的案例学习。前一个星期在进高铁站的时候，因为特殊疫情，每个人都带着口罩进行安检，我还觉得很神奇。这么快高铁站的安检都能够进行通过戴口罩进行人脸识别了，这也许就是科技的力量，科技改变生活。在这个案例当中，相对要简单一些，目标需求就是判断人是否戴口罩这样的二分类问题。所以也是很有收获。
第五天进行了一个比赛题的发布，时间是截止到4月8号。项目是对人流密度的检测，这个项目让我也是眼前一亮。由于第一次参与这类的竞赛，只提交了一个baseline版本。一方面是因为大家都很积极导致计算资源的短缺，另一方面时间不太充裕，但是还是很愉快的完成了。
第六天与第七天就是对paddleHub与PaddleSlim的学习。发现Paddle更多强大的技术能力。
整体七天学习还是收获满满，这样的技术学习还是非常有意义的，期待后续还可以有这样的课程。
辛苦百度各位老师以及技术辅导老师。