如果时间回流，五月十号我没有加林旅强老师的微信

如果当初没去凤凰国际传媒中心参加华为北京城市峰会2019，没有参加第二天的ModelArts沙龙。我现在应该是躺在床上看着刚刚更新的美剧吃着冰西瓜悠哉游哉的过着，没事看看AI最新动态然后臆想下未来。但是只能想想而已。 五月十一号怀着忐忑的心情进入了会场，却不想在未来的七十天里面会过的如此丰富、有趣甚至有些疯狂。在十一号巨震老师和我说现在数据标注工作是个麻烦事情，孟老师总是笑眯眯的指导我如何操作平台，还和陈亮老师讨论了我这几年研发的系统及在AI领域上的可实现性。记得陈亮老师思考了回给我介绍了深圳交流的案例，然后委婉的说我这产品很难的需要的东西太多了。让我先了解了解AI是怎么回事再考虑下。会后我才知道全是大神啊，却一个都没合影留念，好后悔。同时我也真正的开始我的AI学习之旅。

【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第一期

现在回头看第一期的案例，这绝对是套路啊。让你非常轻松的就是实现了图像识别，我还写了一篇文章《实战华为云ModelArts，三步实现你的AI梦》链接：（https://www.toutiao.com/i6703511354889749004/ ） 实践完成后，自己太高兴了。这入门太简单了，全是在线点击操作。熟悉流程即可完全是零基础就可以在半个小时内上手。关键搭建出来的模型是可用的，我又根据平台提供的API进行小程序上的图片识别开发。断断续续花了一周也成功了。但这些都是套路啊，让我觉得AI并不是遥不可及的技术。同时有了这样的平台，解决了你的设备问题、环境搭配问题。你可以专注的去研究，去思考、去开发。所以，我很开心的开始了第二期。

【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第二期

到了二期，也是挺简单的按着华为提供的案例一步一步认真操作即可。但是，这次案例最后有个两个小扩展。华为老师提出一个图像识别的准确率问题，希望我们能达到84%以上。我才第一次知道，原来通过训练后的模型它并不是百分之一百的识别出图像。仔细的把代码百度了一遍，知道了训练中有几个参数比如训练轮次、图片尺寸等，还有各种深度学习网络的区别等等。带着解决问题的目标，去学习了解了深度卷积网络是怎么回事。通过一天的时间把准确率提高到85.55%。挺开心的当时还是群里第一吧，开心了没多久，陈亮老师拉了一位王大神进群。没过多久准确度直接上到95%以上。后面就是各路大神不断的突破最后到达了99%。我是一路百度一路狂补知识。对深度卷积网络又有了进一步了解。最感谢的是孟老师，私下开zoom给我补了好多课，同时又报考华为人工智能的微认证课，跌跌撞撞的跟上了部队。

【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期

通过之前的理论弥补后，虽然还是小白，但是知道自己是怎么小白了。所以，在第三期任务做完后。我静下心，结合之前学到些调参概念后。把任务00进行全代码的解析。当然，都是每个代码进行百度，选取我能理解内容进行嫁接。但这一次收获很大，很多概念再反复的执行及调试后，有了更深的了解。知道了什么是拟合、什么是学习率、什么情况下做什么操作比较好。具体的可以看(https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/blob/master/contrib/%E4%B8%89%E6%9C%9F00%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E9%83%A8%E5%88%86%E7%90%86%E8%AE%BA%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%A1%A5%E5%85%85.md)。

ModelArts-Lab

上面简单的说了下三期的操作体会。写完后我又特别想补充这个，一个能支持我完成这三期的老师、伙伴及github平台。五月十一日，林宇强老师自我介绍的时候提到，他是开源社区的，他提倡开源社区的文化。大家在上面讨论、分享各种技术，实战群里面大家相互帮忙解决各类问题。交流各个参数心得体会。在这样的学习环境下，同时有华为老师的引导。只要你想学就可以学到。同时，每个伙伴遇到的问题都是你进步的台阶。在最后我想感谢华为提供了这样的一个实践平台及交流平台。感谢一直坚持下来的各位学友，尤其是老云、李哥、云宝、王大神、快乐、老木、理发师托尼等等。各位华为老师孟老师、巨老师、林老师、步老师、宇哥、小宁姐等等。还有搞不清是AI还是真人的1、2、3、4、5、6、7、8、9各位小助手。哈哈谢谢你们的指导。哦哦哦还有大boss陈亮老师，我们的偶像。哈哈，坚持就是胜利。

从此踏上炼丹路，AI本是痴,不疯魔,不成活。