PaddlePaddle深度学习七日入门CV疫情训练营技术笔记

  为了准备智能车的比赛，我义无反顾地加入了PaddlePaddle深度学习七日入门CV疫情训练营，以下是一些心得和笔记。

深度学习、 python零基础的我啃完预习课程，然而没时间做python的作业，以后一定补上
在之后呢就一步步跟着小哥哥小姐姐学习相关知识。

小小总结一下，就分为两部分：

一、理论：1、人工智能、深度学习、神经网络、图像识别的概念
2、深度学习三部曲：建立模型、损失函数、参数学习
3、全连接、卷积网络、经典卷积网络（VGG、GoogleNet、ResNet等等）
4、强大又便利的PaddleHub、PaddleSlim和Paddle-lite
二、实践：爬疫情数据、pyecharts画疫情图、DNN手势识别、CNN车牌识别、VGG口罩分类、人口密度比赛等等

最后是心得体会：

              一定要好好学python
              在数据预处理上多花功夫
              学会计算卷积参数、探索调参良法
              不能因为飞桨接口好用就放弃深入学习原理（学习学习）

最最后是感谢

感谢百度提供平台让我们学习，特别是免费的GPU哈哈
感谢课程班主任、助教的热心解答问题
感谢各位同学相互帮助、互相探讨
接下来还继续参加python训练营~~