你如何对待基于飞桨PaddlePaddle的集训营PaddleCamp？

倪如此迷人

你如何对待基于飞桨PaddlePaddle的集训营PaddleCamp？

死了

自己目前并不是搞深度学习的，是一名汽车电子软件工程师，主要负责将无人驾驶集成于车载嵌入式设备中（无人驾驶研发由部门其它组研发）。
在读研的这三年，每天媒体上的新闻都是关于人工智能、机器学习、深度学习。确实，人工智能技术（尤其以深度学习为代表）正在改变着各个行业，学院里的一半教授也都在做无人驾驶项目，周边的车企也都在挖人搞研发。
私下里也看了一些机器学习教材，如吴恩达的机器学习视频，看了之后非常佩服吴能将机器学习讲的这么浅显易懂，后面紧接着又学习了吴的深度学习教程，算是入门了深度学习。
这次参加PaddleCamp框架也是很偶然的，看见飞浆公众号介绍了这么课程就报名了。提供云环境AIStudio，有问题还有助教答疑。这次课的感受就是：

• 老师确实讲的很好，把深度学习核心知识点掰开了、揉碎了全都讲清楚了。每天QQ群里大家都在不停交流，很享受这种学习的感觉。但是自己确实也很忙，每天下班之后到家7点多了，稍微收拾下就开始上课了，作业虽然不是很难，但是也好花些时间去做。
  
• AIStudio平台很棒，因为如果自己搭建深度学习环境确实比较繁琐，而且跑点大型数据还需要GPU，幸好AIStudio都为我们准备好了，可以上来直接撸代码了。
  

达文西丶Yxx

作为在金融科技领域工作几年的数据挖掘工程师，平时熟悉和实践的还是 shallow-level的机器学习算法，以及传统的statsmodel。但随着越来越多的人都在谈论ABCD（分别是人工智能、区块链、云、大数据），需要深入学习人工智能技术。
怎么认识到的PaddlePadlle？
平时也有利用业余时间自学深度学习的内容，上网看视频和自己看花书。这些内容自己看起来还是比较吃力与枯燥，特别是对于一些细节问题似懂非懂的。
去年有一天群里的专家分享了关于百度认证的深度学习工程师的新闻，从那时候起就开始关注百度的消息。今年年初 有了认证工程师考试的安排，虽然都是选择题，但是自己看了样题发现还是不很熟悉。幸运的是，百度推出了公开课，平时就跟着一起看课程内容；毫不夸张的说，课程内容、授课质量是我看到目前为止数一数二的公开课。
PaddlePaddle训练营一直对PaddlePaddle这个名字感到些许惆怅，既然是深度学习框架，为啥取个这么长的名字，tensorflow、pytoch，都相对简短好记。中文名 飞桨 就比PaddlePaddle 要通顺些，而且飞桨就是用来划船时助力选手 冲刺夺冠的工具， 正好类比于 有了这套框架了，我们跑深度学习模型就可以事半功倍了。


通过这次飞桨的集训营学习，终于能深入了解飞桨的框架和应用了，课程上白老师深入浅出地讲解深度学习的原理、CNN、DNN等等CV领域重要的实现方法； 每节课后有练习题配套着同步训练，老师会给出评分，感觉找到了大学学习的节奏；而且，Paddle的练习题都是在线训练的，很多源代码都show出来，搭配着notebook里每一步的有图有真相的解释说明，这种代码实践的结果当即就可看到，感觉非常直观高效。
这段课程下来，我总结 飞桨有以下特点：

• notebook形式的demo开发形式非常亲民。我们自己搞开发的都知道，前期探索学习的时候，第一步的IDE如果很难用，就会很容易的从入门到放弃。
  
• 平时看论文的时候，很多优秀的论文都公布了源代码，但是不公布最好模型的参数，而用他们的代码往往又训练不出论文里最好的效果，真的是怀疑人生。好在 飞桨 把经典的模型都集成了，直接迁移过来最后几个FC层练一练就能用了，站在巨人的肩膀上感觉就是飞起。
  
• 飞桨框架 做在了云端，我们能实时在线 开发自己的工程；而且目前算力 有用就有送，不需要自己花钱买机器花时间安装tensorflow，就能快速直观地上手 深度学习。
  
• 语法上，飞桨要比tensorflow更简明易懂，tensorflow比较偏底层。而且API都有中文的说明手册，对于小白上手真心不错。我还没看到国内哪家大厂把开源的深度学习框架做到百度的水平。
  
• 最后，从民族创新的独立性上来说，百度的深度学习框架是 民族的，是开源的，是在不断精益求精的；联想到现在中美之间的各种明争暗斗、看到华为被美国谷歌的安卓系统卡脖子，一个走在人工智能前端的泱泱大国怎么能没有自己的开源深度学习框架呢？百度虽说在广告方面搞得不太如人意，但是 飞桨 这块产品的开发是 真正在做民族脊梁~
  

课程下周要结束了，但对于我来说 这只是学习飞桨、实践深度学习的开始；酒香也怕巷子深，希望集训营的老师多开班、开不同领域的班，我第一时间报名参与学习。

李氏L逍遥

我是一名热能工程师。连续出差4年后回到北京的家。产业转移的浪潮下，热能工程的工作所剩无几，转行做了码农。然后发现linux系统，我99年到手的第一台奔腾四电脑上跑过的小众操作系统，现在成了互联网行业的底层基石，其上高楼大厦林立。然后开始想，这20年我做了什么？下个20年我要做出点什么？答案是，过去的就让它过去吧，现在开始赶紧学习机器学习。
自己啃了半年课本，始终不得要领。胡乱报了几个班，几万块钱，花了两年时间，也只是跑通了几个简单的例子。直到，最便宜的paddleCamp上线了。
其实一开始根本不抱什么希望，1个半月的课程，能讲什么。只是因为想蹭百度的热度，拿下初级深度学习工程师的证，作为考前辅导，耐着性子听了一次。结果第一堂课，记笔记记到了手肿。全是干货！！这一次才非常深刻的体会到，“师傅领进门修行在个人”这句话的前半段中，师傅的重要性。一个训练营下来，深度学习的CV部分，给人的感觉是，基本上拿下了。
CV部分的基本数学知识，各种net的设计思想、源码实现，各种net从零训练和迁移学习，paddlepaddle源码加AIStudio提供了需要的一切。真的是一站式解决。回想起两年前在ubuntu下适配不同版本cuda与tensorflow时揪下的头发，再想想自己跑了一晚上冒青烟的GTX970显卡，然后看看树莓派上开个浏览器就能干活的AIStudio和开箱即用的paddlepaddle modle，由衷感叹现在的小伙伴们真的太幸福了。
我老了，虽然不服输但是也看的到，即便现在再努力能做出的事情也不多了。在学校的小伙伴们如果看到这个贴子，paddlepaddle的文档赶紧看起来吧。。。。。。

moonshint

首先PaddlePaddle这个深度学习框架是我在2018年的百度AI开发者大会上面看到的，那时候因为跟着研究生导师在做深度学习的小萌新。（下面两张是现场图了）当时在会上有很多学习深度学习知识的会堂，我也都去听过，感触是有的，我非常认同百度在AI上面的战略布局，也十分期待我们自己的深度学习框架能得到世界的认可（因为在会场看paddle的介绍上面说paddlepaddle是最适合于中国程序员的深度学习框架，但是我就期待这句话为最适合于所有人的深度学习框架，哈哈哈哈）。
上面是对paddle相识时的回忆。
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说到paddlepaddle，我之前使用过的深度学习框架有tensorflow和caffe，tensorflow比较底层使用起来复杂，paddlepaddle相对比较简单（个人感觉）。个人觉得度娘的paddlepaddle用来做深度学习实践对初学者更加友好一点。然后就想快速的了解一下paddle这个框架（技多不压身嘛），觉得看书的效率不高刚好看到了paddlecamp开班的消息所以就去报了班（开课前有个0基础补习教程所以没学过也没关系吧，算是比较周到了），反正也不贵（500块软妹币），发现授课老师竟然是“白浩杰老师”老师。。。也就是编写《paddlepaddle深度实践》的作者之一。报完班我以为是在百度的开发平台上授课，没想到给我来了一个BAT大综合（学习内容：百度深度学习框架，付钱：支付宝，授课：腾讯课堂）。我报名的这个班是周二周四上课，讲得比较基础，都是深度学习的基础知识（公式、决策等等），内容和框架使用对于刚入门的小白算得上10分满分了，简单易懂，编码比较简单，很多都有封装实例代码。在第三周开始CNN学习的时候班主任给我们下发了180小时（还是120小时有点忘记了，我本来就有一些算力在这里）的AIStudio算力卡。


目前是第四周（一共五周课程），这一周主要是白老师指导我们打比赛（猫脸分类）的比赛，大家在群里讨论的也非常积极。  


群里面的大佬准确率已经95%+了，我还只是在前十中瑟瑟发抖，不过班主任说在最后的总成绩排在top10有奖励的（500￥的考证券），我比较希望得到的所以还要继续向大佬看齐，哈哈哈哈。


等到paddlecamp所有课程学习完了我再来继续更新吧^^。
------------------------------------------更新！！-------------------------------------------
课程基本上是授课完毕了，最后一节课白老师给我们讲了目标检测的原理（分类是基础，目标检测是延伸），我天，我第一次听到这么通俗的版本，之前在博客和论文上看RCNN、FastRCNN什么的模型原理永远是一团雾水，老师这么一点我感觉好多了。总体课程很棒，课程中我品尝到努力的喜悦（自己写出来的代码能运行的时候，巨开心！！），同时很多问题也弄明白了。后序还有目标识别的课程，笔者打算尝试一下。总的来说参加paddlecamp的课程让我的暑假变得很充实，把之前的知识巩固了一遍遇到的问题也搞懂了（课堂上是可以提问的，白老师也乐于回答）
课程相当值得！

w15130567877

我是某传统软件公司的JAVA开发工程师，17年毕业的，已经离开校园2年多了，但是我大学不是学的计算机，而是汽车，一次偶然的经历我看到了特斯拉AutoPoint技术和谷歌无人驾驶的新闻，略有计算机基础皮毛的我瞬间对无人驾驶技术产生了浓厚的兴趣，包括我的
毕业论文写的都是是无人驾驶技术的应用
https://www.toutiao.com/i6647666522078577165/
因为知道国内无人驾驶这一块技术暂时只有百度一家独大，所以毕业时我参加了百度的校招，当时数学扎实的我成功的以非计算机专业身份通过了百度的笔试，我沾沾自喜，觉得终于能从事无人驾驶的工作了，但是一面的时候，专业和非专业的差距瞬间就体现出来，我没有编程语言基础，只会大学教的VB，python和java，更勿论算法更深的计算机知识了，面试官告诉我，如果你想从事无人驾驶行业，你需要的是深厚的计算机知识，数学科学知识，纯理论是远远不够的，好好去学习，年轻人还有很多时间。


毕业后，我自学了JAVA，从小就对电脑黑黑屏幕有浓厚兴趣的我很快就入门找到了合适的工作，两年时间我和同事学习了很多计算机技术，啃了算法导论，java编程思想，学了某公司和Google合作的深度学习课程，但是我感觉远远不够，我的水平无法让我在国内找到人工驾驶类的工作，在奔向梦想的路上，我不断地寻找更多可以汲取的知识。


上个月我看到了第二期的paddleCamp，百度公司的，这是百度对自己的深度学习框架的训练营，我简单看了下老师介绍，woc，白大佬上课，499买不了吃亏买不了上当，赶紧就报了名。


之后我才开始仔细看课程的介绍
主要是深度学习的入门课程，有多个实战项目，主要应该也是为了推广paddlepaddle深度学习框架吧，我觉得paddlepaddle作为纯国产的深度学习框架，在国内推广并使用肯定是无可厚非的，作为除了百度和第一期学员的第一批吃螃蟹的人我感觉应该会有就业前景，当然...我的想法是拿到百度的内推，训练营成绩靠前几的能拿到百度内推资格，而且还可以免费参加认证考试，emmm...真香。


现在上课学习无论工作多忙，我都会挤出时间来听直播课，but，工作实在太忙了，课程也有一定的难度，边加班的我边听课，下课后有老师布置的作业，看不懂作业我会去看课件，或者google相关知识，交流学习到深夜是常事...（学深度学习挺好的，就是头有点凉）


百度智能云-登录


PaddleCamp的课堂作业是在百度的AI Studio上做的，是一个可以在线敲代码的平台，相比在自己的老爷机上跑项目，友好很多。


第一周的时候可能有点粗心，emmm。。。选择题错了一个，后续倒好很多
第三周的作业看文档，回看视频，调参，经历了一天的时间才符合了精度，虽然花了很长时间，但是明显感觉通过作业对上课的知识和内容有了更深的理解。以下是AI Studio的界面，右侧代码块，左侧是服务器操作。（这其实是个可视化的docker容器）


总结：今天已经学习到第四周了，很明显感觉得到这门课程的学习还是很有实际用处的，值得0基础的同学学习，特别是在校大学生，我就贼后悔大学没有这类的课程学习...好好学习499还能用来考证，这波稳赚不赔啊，这不是广告这不是广告，这是来自房贷狗的怒吼！

最后最后：学习这个的基础要有任意一种语言就基础就好了，不用慌，没学过python也可以去菜鸟教程学习下，然后就是要有线性代数的基础最好，听课程内容会比较轻松。