飞桨PaddlePaddle-Python-AI入门总结
作者：互联网
前言
首先附带一下鄙人在PaddlePaddle平台的一周学习过程中记录的笔记与干货链接，这些资料对于Python与深度学习小白而言都将会十分有用。
PaddlePaddle-深度学习入门之Python小白逆袭大神系列（一）：https://blog.csdn.net/XiaoFengsen/article/details/105828723
PaddlePaddle-深度学习入门之Python小白逆袭大神系列（二）：https://blog.csdn.net/XiaoFengsen/article/details/105828775
PaddlePaddle-深度学习入门之Python小白逆袭大神系列（三）：https://blog.csdn.net/XiaoFengsen/article/details/105838217
PaddlePaddle-深度学习入门之Python小白逆袭大神系列（四）：https://blog.csdn.net/XiaoFengsen/article/details/105841598
然后再附带一下飞桨（paddlepaddle）的官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/
以及Baidu AI Studio 的网页链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index
结营心得
不知不觉中，为期一周的飞桨深度学习学院主办的《Python小白逆袭大神》课程就在今晚画上了一个句号，回想这短短七天的学习，真的是发自内心的感觉收获颇丰，虽然在相对比较有优势的双一流学校攻读计算机科学与技术的工科学士学位，但是我却从未系统地学习过Python课程，专业计划里当然也没有这门课，虽说学校有一门Python选修，但是却开设在遥远的西部校区的六楼机房，想想本就忙碌的每周四晚上要千里迢迢赶去爬楼上个选修，我就没有学下去的动力，因而对Python的学习我总是往后拖延，幸而这次系统结构的老师推荐给我们这门课程，我才真正找到了学习Python的动力与理由，也借此发现了一个如此好的免费学习平台，更借此认识了PaddlePaddle这么方便实用的开源框架。
一周以来学习到的知识干货很多都被我收录在了之前发的学习笔记中，既是为了方便自己学习查阅，也是为了方便各位初入Python与深度学习大门的小白学习。俗曰，授人以鱼不如授人以渔，我感觉飞桨的七日打卡研习营便是这样良心的学习平台。飞桨的七日学习进度安排整体来说循序渐进，环环相扣，设置的非常巧妙，也反映出整个运营团队的认真与负责。从没体验过爬虫的我第一次在飞桨这里体验到了爬虫的神奇与快乐；以往看到一些公众号有大佬做出词云图来分析解说某现象，我就会由衷地从内心感到赞叹与佩服，没想到我也是在飞桨这里第一次体验到了词云制作的神奇与欢乐。
几天的培训下来，整体感觉飞桨平台非常好用，也很简单上手，但是这却引起了我的反思，我之前在学校选修过人工智能课程，在上机做一些实验时候，我首先想到的Python框架是TensorFlow或者keras之类的，从没有听说过飞桨paddlepaddle，这是为什么呢？作为一个双一流的大学，老师们竟然从没有人提及过飞桨这个名词，我一个计算机系本科四年级的学生也没有听说过，因此，我认为飞桨目前最最需要改善的地方就是它的宣传度与用户易用性。首先得让大家听说这个平台，其次就是让进这个平台的人都感到容易上手，觉得简单好用，这就需要在飞桨主页面的设计上花些心思。当平台流量大了之后，再慢慢改进一些细微的地方就可以了。
这是我第一次参加飞桨的培训课程，整体感觉收获很大，每天都能学到很多实用的干货。但是，金无赤足，人无完人，飞桨的七日打卡营肯定也有些许需要改进的地方，总结如下：
1.飞桨每一期培训的时间间隔相对过于紧凑，小白很难能在短时间内掌握大量内容（尤其是还有网课或者上班的情况下），容易在知识上消化不良，进而打击小白的学习积极性，造成恶性循环。建议每两次直播课之间的间隔为两到三天，每一期的时间可以整体拖长两到三倍，但是直播与作业总次数不变。这样不仅可以缓和学员的个人时间，给出时间让小白充分理解吸收，还可以减轻助教老师短时间内批作业的负担。
2.建议飞桨每次布置的作业可以分两个难度等级，将作业分为基础必做题和拔高选做题，设置不同的分值。完成全部基础必做题的学员可以获得结营证书，而拔高题则可以让学有余力的同学提升自我，竞争最终的终极学霸榜。
3.建议飞桨设置一个耕耘进步奖，专门奖励那些勤恳学习，踏踏实实每天在努力学习的人，但是这个奖的评奖机制会相对比较复杂，可能会有开展难度。
总体来说，飞桨是我目前听过为数不多的人工智能方面的好课，知识系统条理，老师讲得很棒，班主任也很可爱，感谢飞桨对我学习的帮助与陪伴！
在七日学习营中，我经历了很多第一次，这些第一次都反映出了我在飞桨的学习成果与价值，我用Python分析数据，画饼状图与直方图，用os.walk遍历路径下所有文件，用深度学习识别不同的小姐姐图片，还有许多体验项目，诸如口罩检测、风格迁移图的生成等，都在无形中增加了我的编程阅历与实践经验。举例爬虫绘制直方图与绘制词云的成果图如下：
期待下次能继续参与飞桨的课程，在成长的道路上遇见更好的自己！
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