飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手21天带你零基础实践深度学习-学习总结

飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手21天带你零基础实践深度学习

接触深度学习已经有一段时间了，一次偶然的机会，因为在应用YOLOv3做行人检测的时候，注意到了一种新的目标检测方法PP-YOLO：

paper：https://arxiv.org/abs/2007.12099
Code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

通过阅读论文了解到PP-YOLO是百度研究员基于PaddlePaddle而设计的一种高效YOLO系列检测器，在精度与速度方面双超YOLOv4，而且经过对论文和代码的进一步研究，可以发现作者探索了大量的trick，并给出如何组合这些trick提升YOLOv3检测器的精度与速度，给出了各种trick的组合方式，最终使得PaddlePaddle所引入的这个新的目标检测器，具有更高的精度更快的推理速度。
也正是因为PP-YOLO，知道了PaddlePaddle，关注了“飞桨PaddlePaddle”公众号，经过一段时间的接触，发现此公众号每天都在很用心的进行新技术介绍和推送百度自己研发的新技术等，可以说精彩不断，只怨相见恨晚，通过它不仅了解深度学习最前沿的一些知识和技术，并由衷感概百度研究员们的神奇。8月10开课的《百度架构师手把手21天带你零基础实践深度学习》，已经进入到最后一周的结业竞赛阶段(AI识虫），下来对这次学习活动做一简单总结，希望更多的深度学习爱好者可以接触飞桨。
飞桨官网https://www.paddlepaddle.org.cn/
https://aistudio.baidu.com/aistudio/index

学习安排：

本课程是由百度飞桨团队精心打磨，用故事讲原理，用代码讲实现，力求将经典案例及模型掰开揉碎为学员进行讲解，可以说不论你是零基础小白还是有一定经验，都可以学有所获。这次学习活动，从8月10号一次直播开始，一共为期21天，已每日学习任务+作业批改+直播互动+在线答疑+实践比赛的模型来进行，每个环节都做得很精细，不难看出团队老师为此做了大量的准备工作。学习内容更是精彩不断，干货满满。下图便是本次学习活动的整体安排。

学习目标：

从一开始看课程介绍，便了解到，本教程主要面向的是深度学习“零”基础用户，由百度飞桨主任架构师、首席讲师和产品负责人共同设计和写作，通过课程中的理论知识、飞桨的使用方法和相关工业实践的应用，也就是此课程从深度学习理论入手，结合多个实际应用案例，帮助您快速了解和掌握深度学习那些事儿。可以说，只要我们认真跟随课程团队的老师21天坚持学习，便可以逐步使用飞桨，设计并构建您工作需要或感兴趣的深度学习任务，最终通过本课程的学习，亲身体验AI给我们生活带来的改变，最终帮助我们打开深度学习的大门。

学习内容：

飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个开源开放，技术领先，功能完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架，基础模型库，端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。论学习部分主要分13个课节进行，也对应着13天的学习任务，其中包括《预习》（1课节），第一章《零基础入门深度学习》(2，3，4课节)，第二章《一个案例吃透深度学习-手写数字识别》(5，6，7课节)，第三章《计算机视觉》(8，9，10课节)，第四章的《目标检测YOLOv3》(11，12，13课节)，前两个章节主要由飞桨主人架构师，产品负责人，赢得了百度最高奖，并囊括多次技术创新奖的毕然老师进行讲解，后两章由百度资深研发工程师，清华大学博士孙高峰老师讲解，讲解深入浅出，听完后真是有不听绝对会后悔的节奏。包括8月10号的开课仪式，目前为止百度飞桨一共为学员分别在8月17号（串讲答疑），8月22号（创意项目说明）和8月24日（AI识虫竞赛讲解）做了四次直播，不仅进行了知识串讲和答疑，而且带领大家分别就如何进行创新项目和最后的AI识虫竞赛做了细致的引导和讲解，可以说每次直播，可爱的班主任青瓜君都早早的来到直播室，为大家尽可能的答疑解惑，很贴心，很感动。

学习心得：

相信在这个竞争激烈的社会，大家不仅想通过学习提升自己，也想为谋生获得一份证明，这次百度飞桨就满足了大家的期望，在8月10日的第一次直播课中，班主任老师就明确了本次学习的要求和最终获得证书的条件，第一，必须完成每日打卡任务，目前已完成11次作业打卡，包括4次实战题，7次客观题，第二，完成两次周末大作业+结业比赛（目前结业比赛AI识虫正在进行中），第三，撰写学习新的或原创项目，我认为这项任务很好，学习的过程也是一个思考沉淀总结的过程，希望这次学习能够成为我深度学习历程中重要的一步。飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，为用户提供了多样化的配套服务产品，助力深度学习技术的应用落地，如下 图 所示。飞桨支持本地和云端两种开发和部署模式，用户可以根据业务需求灵活选择。

而且通过学习可以发现，PaddlePaddle 拥有着最大的官方模型库，这也说明飞桨团队他们会花费大量精神维护这些模型，以包管它们的机能最优、API 最新、易用性最好。例如，PaddleCV 就是其中一个包含视觉算法、模型和对象的开源项目。在这里我们能看到 PaddleDetection 优化了好多主流模型的机能，其中YOLOv3 就是一个显着的案例。在最新的 PaddleDetection 检测库中，飞桨对 YOLOv3 又做了很多改善，最终百度优化的模型在验证精度 mAP 再次得到了提高，正确度可以说惊人。这些当然只是其中一个实例，飞桨官网上有很多的开源项目都值得我们学习，从此我想我会爱上飞桨。

学习成果：

截止今天(8月26号)已经有4436人加入本课程，相信大家和我一样收获满满。在这两个多星期中，每天我最关注两个时间点，包括周末也从不间断，一个是上午十点，因为这时候班主任青瓜君会准时发布当天的学习任务，并对需要完成的作业进行提醒，然后就是晚上7点，班主任同样每次都准时的在群中对当天的作业进行发布，而且每晚7点以后都有老师专门在学习群中进行在线答疑，看着每次群里热火朝天的讨论，自己的心也跟着飞了起来，可以说，每天群里上至几百条的信息从来没有错过，而且百度飞桨为了激励大家学习，设置了每日之星，不仅有定期表扬而且有实礼相送，学习结束后，满足要求，会获得结业证书。