概述
主要学习内容:
课节1: 前置课程
[项目]AI Studio基本操作(一) Notebook篇
课节2: Day1-人工智能概述与入门基础
[项目]python基础
[文档]人工智能概述与入门基础
[视频]开营介绍
[视频]理论:人工智能概述与入门基础
[视频]实践:Python基础
课节3: Day2-Python进阶
[项目]Python进阶练习
[文档]深度学习实践平台与Python进阶
[视频]视频:Python进阶实践
课节4: Day3-人工智能常用Python库
[项目]深度学习常用Python库介绍
[文档]深度学习常用Python库
[视频]视频:四种深度学习常用Python库
课节5: Day4-PaddleHub体验与应用
[项目]PaddleHub体验
[项目]PaddleHub之《青春有你2》进行二分类
[文档]PaddleHub体验与应用
[项目]PaddleHub体验-New
[视频]PaddleHub体验与应用-2
[视频]PaddleHub体验与应用-1
课节6: Day5-EasyDL体验与作业发布
[文档]EasyDL体验与作业发布
[视频]EasyDL体验与作业
课节7: Day6-PaddleHub创意赛发布
[视频]PaddleHub创意赛发布+作业解析
心得总结:
因为已有一部分Python经验,并且写过小型Python项目,所以Day1/Day2/Day3完全无压力。不过aistudio的简单使用方式还是让人眼前一亮。
Day4进入正题,几行代码完成深度学习框架的调用,在AI Studio官网首页可以找到很多有趣的公开数据集,用完后觉得“汇聚海量开放数据, 链接真实业务场景”真是如此。
Day5通过了解EasyDL定制化训练和服务平台和使用PaddleHub自制数据集(训练集、验证集)完成对指定的五名选手照片分类,几个简单步骤即可完成相关模型的调用,很是方便。
Day6-PaddleHub创意赛发布,可以让学习余力的同学完成自已的小创意。本次学习时间有限,等下次学习时间充足点就可以参加这个创意赛了。
最后
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