PaddlePaddle七日打卡营总结

学校不开学，待在家里，正好借此机会对自己学习的东西进行一次梳理，恰巧发现了飞桨的课程。实际上，我从12月份就开始上飞桨的课程。飞桨在刚刚开源的时候就尝试过，那时候确实不好用，文档的查询也不好用。今年通过上课，发现飞桨真香。哈哈哈哈。下面，谈一下上课的心得体会，主要从两个方面，优点和缺点。

一、优点

飞桨的课程讲的很细致，深入浅出讲解知识点，当然了，主要的数学基础还需要自己补足，零基础真的是有点骗人。我最喜欢的一个地方就是老师会把代码放进讲稿里，逐行的对代码进行解释，对整个网络结构的思想进行解释，通过飞桨框架的工程师对代码进行解释能给我们用户一个不同的视角看待框架。题外话，目前来说，飞桨的重心还是在静态图上，静态图相比动态图模式用起来支持更多，当然了，通过对比主流框架，我们可以发现静态图和动态图的界限已经没有那么明显了，适合自己的才是最好的。

通过此次基础课程，又加深了对深度学习的理解。为什么深度学习能够work？在深度学习没发展起来的时候，对于图像的识别等主流任务，大家都是通过提取局部特征对图像进行处理，深度学习也是一脉相承，通过小的卷积核实现局部特征的提取。可以适当多看看 不同的基础入门课，通过不同老师的讲解，会给自己不同的视角去理解这些东西。

班主任以及助教。课程里班主任还有助教都是特别尽职尽责，非常贴心，上课的老师也会在群里回答大家的问题，上课的时候老师给大家推荐论文，班主任还会及时的把论文放出来。免费的做的还这么好，百度真是有钱啊。好期待接下来的论文复现营啊。

二、缺点

因为我上了三次课嘛，所以就对比了一下。这次课总是觉得老师们急匆匆的讲课，感觉时间太赶了，我就得可以适当延长一下，总有些意犹未尽的感觉。还有就是每天得早起抢GPU实在是太难了，可以针对课程扩一下容啊。

还有就是，我觉得以后可以退出更有针对性的课程，针对完全零基础的，针对代码能力的，针对理论补充的，论文复现的，各种竞赛的，哈哈哈，我想上论文复现营，投了好几次票了，希望快点推出。

三、总结

总体来说，课程还是很好的，还有奖品拿，最重要的还是框架好用了很多。希望飞桨越来越好！