怎么评价DeeCamp人工智能训练营？

亲身参与了18年的活动，现在还有不到一周活动就要结束了，说下感受。

1. 工作人员真的非常非常好，整个活动全程全力支持，有任何问题，工作人员总能第一时间提供有效帮助，感受到了这份想把活动办好的热情，和认真的态度。

2. 前面一周的大牛讲座，其实更多的是一种视野的开拓，获得与学术牛人、产业牛人的交流机会。无论是想实习还是想加入大牛老师的实验室读书，这种交流机会很难得。有人听完讲座，几天之后就去和老师见面讨论加入实验室的事了。（不过建议后面讲座可以改成让大家选听的方式，因为有的讲座方向不对口有些听不懂，或者个人不是太感兴趣）

3. 实践项目水不水，其实也是看个人。大腿可以充分利用提供的资源和平台，参与和产业密切结合的项目，做好了直接去实习或者工作也不是不可以的（有景驰、美团等企业的课题项目）；抱大腿的，如果个人足够主动，也能获得很多锻炼的机会；如果只是抱着摸鱼的态度，当然可以水过去，因为这本身就是一个陌生同学组队的作业，不会有人跟在后面强迫着你非要学会什么，一个月过得水不水，完全是取决于个人的态度。

4. 个人感觉这个活动最值得参加的理由在于，你可以接触到企业的人员（便于实习，还有很多HR小姐姐出没于各大群聊），接触到大牛老师（便于前去学习），接触到全国甚至全球的厉害的小伙伴（结识同行牛人，也能让自己意识到人与人之间的差距有多大）。活动中间还穿插了很多课程，很多小伙伴自发组织的或学习或娱乐的活动，以及几个企业的开放日参观，很充实。

关于PR：宣传自然是应该有的，只有宣传才能让更多的人了解到这个活动，也能提升活动的影响力和认可度。活动本身一分钱不收，连宣传一下都不让做吗？

关于收获：Deecamp并不像其他企业的AI夏令营只招能立刻上手干活的牛人，并不是一个只做技术的训练营。相反，会招收来自各种专业背景、各个学校的小伙伴。本身就是一个交流、学习的活动，和在企业实习不是一个概念。但是，无论你是牛人，还是小菜鸟，还是从没接触过AI算法的人，只要你肯主动，都能有收获。

我从主办方的角度说一下为什么要举办DeeCamp。这算是对“怎么评价DeeCamp人工智能训练营”这个问题的另一种回答罢——因为我们挺想让大家知道，主办方在设计DeeCamp的时候，会如何期待大家的评价。

时间回到两年前。2017年这个时候，国内外互联网巨头大都宣布，要向“AI First”或类似的战略方向转型，而AI+安防、AI+金融、AI+零售等领域的AI创业公司也渐次找到了感觉，在打造AI应用平台和商业解决方案方面取得了不俗的成绩。

当时我离开Google不久。加入创新工场后，我们建立了一个意在连接AI科研与商业化场景的研发平台——AI工程院。结果发现，好多AI圈内的人都面临着一件特纠结的事儿：一方面，AI人才愈来愈贵，大公司和创业公司都争相用天价“抢人”；另一方面，AI商业化场景依然局限在少数几个领域，AI技术的大规模普及还有人们憧憬的产业革命仍处在萌芽阶段。

简单说就是，好戏刚开场，票价蹭蹭蹭地涨。我们判断，这里面的根本矛盾是：

AI人才结构失衡。特别是发论文的人和做产品或解决方案研发的人，比例严重倒挂。

当时最好的AI技术人员更愿意在大学里搞学术，或在企业研究院里发论文，或在创业公司拿着高薪担任首席科学家之类的职位，但AI商业化落地亟需的AI应用开发人员、AI架构设计人员、AI产品和解决方案设计人员等，人才市场上几乎是空白。规模巨大的计算机或相关专业毕业生、有经验的前后端工程师、架构设计师、产品经理的人群中，当时懂得AI特别是懂得AI商业化逻辑的人，真是少之又少。

我们几个人当时就想，从创新工场的角度，我们是不是可以做些力所能及的事情？我们特别想解决的问题是：如何让那些最聪明的、最有活力的AI方向的学生，能在学校学习时期就接触到AI产业的真实需求，能体验到一个真实AI项目的实践流程，或者学习到AI科技到AI商业落地的完整逻辑和方法论，培养学科知识以外的更广泛的AI应用技能？其实，就是一个核心问题：

如何能从最好的学生中，培养更多擅长解决真实世界问题的AI生力军？

我和我们的团队花了好几周时间，想到了很多解决这一核心问题的好方法。慢慢地，今天大家见到的DeeCamp的设计和组织形式逐渐浮现在我们脑海里。主要来说，体现为以下四个期望：

第一，我们期望DeeCamp能成为一个充分发挥学生自主能力，由学生主动参与和自我组织的开放型训练营。

我曾在Google工作超过10年，最重要的收获之一是，聪明的工程师聚在一起，其实不用怎么管理，就能碰撞出巨大的价值。事实上，Google当年很多特别好的项目、特别好的创意，都是工程师们自主发起、自发完成的。所以，在每年DeeCamp的开学典礼上，我几乎都要强调，DeeCamp就是来参加训练营的学生们的一个大舞台，学生们才是主人，所有学术导师、产业导师和工作人员，都是为学生搭建舞台的。

DeeCamp里的每个项目组，都是学生们自发报名、自由组合的（当然因为资源所限，也会有类似高考调剂志愿一样的安排），每个项目组的组长都是组员们自己选出的，每个项目的工作流程、工作节点安排、里程碑设计等，都是组长带领组员一起商量决定的。学术导师和产业导师只为学生提供课程的讲述，以及在项目流程中的数据与技术支持还有问题解答。

每年DeeCamp结营前，很多学生都废寝忘食地打磨他们的项目演示和演讲幻灯片，他们真是把DeeCamp中的项目研发成果，当做自己的作品来看待的。

因为强调自主，DeeCamp的项目实践中总是能收获意外的惊喜。比如2017年第一期DeeCamp训练营，学生们对自动结算的智能货架的设计，就比导师们原本设想的简化方案进步不少。比如2019年冬季的迷你DeeCamp训练营，学生们在AI算法安全攻防上的大胆尝试，就得到了好几个可以拓展为一篇高质量论文的优秀思路。

因为强调自主，DeeCamp的学员们总会在知识和技能以外，收获更多的东西。自发讨论项目方案的时候，免不了要争得面红耳赤，但这样的争论总能让每个学员更真切地体会到，什么样的团队协作才最高效，什么样的沟通方式才最合理。

因为强调自主，DeeCamp的学术和产业课程甚至不都是预先安排好的。2018年暑期的DeeCamp，学生们就成功地组织了好几次学生对学生的知识分享课——讲师就从营员中来，而听众就是其他所有营员，也叫“DeeCamp技术沙龙”。

顺便提一下，DeeCamp这个训练营的命名，其实也是有一定渊源的。很多年前， O’Reilly曾举办过一个面向技术极客、不预设议程，完全由参会者自发决定会议议题并自发主持和组织的Foo Camp：

Google也曾经精品照这种形式，甚至借鉴了活动命名方法，举办过内部技术研讨活动GooCamp。所以，DeeCamp不仅仅意味着Deep Learning AI Camp，也意味着对Foo Camp和GooCamp精神的一种传承。

第二，我们期望DeeCamp能为学生们提供最好的AI教学资源，包括学术资源和产业资源，让学生真正学到从AI科研到AI商业化的完整逻辑。

DeeCamp的教学资源肯定和学生们在学校里学到的知识性课程不一样。这是为什么我们要把DeeCamp的课程讲授分为学术课程、行业课程两部分的原因。

学术课程的目的不在于教会学生具体的知识点，而是让学生从顶级学术导师那里，了解到俯瞰或纵览某个学术领域的最高水平的思考方式。比方说，学生在DeeCamp课堂上，可以听到诸如Joho Hopcroft这样的图领奖得主是如何阐释机器学习基本思想的，这就好比物理系本科生聆听杨振宁教授开设的大学物理课，自然会在更高层次得到提升。

产业课程的重点也不在于讲述算法，而在于真实场景中的融会贯通。比方说，很多学生在学校里并不一定清楚计算机视觉是如何在产业领域发挥作用的，但听了旷视科技首席科学家孙剑老师的讲述，很容易就能在AI科研与AI落地场景之间找到必然的联系。

除了在教学上强调学术与产业的结合，每一届DeeCamp的学术导师阵容和产业导师阵容也是特别吸引学生的亮点。2017年还处在小规模实验探索阶段的DeeCamp就安排了开复老师亲自讲授课程。此外，被沈向阳称为其“最喜欢的学生”的王嘉平博士为学生们讲授了计算机视觉和图形学在科研与工程领域的关系。我则基于架构设计师和工程师的经验，跟学生们分享了《为什么AI工程师要懂一点架构？》。2018年的学术和产业导师阵容更是堪称豪华，不仅有图领奖得主亲自授课，还有自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域的学术和产业专家，向学生们传授科研和产业一线的知识经验。在AI明星导师吴恩达（Andrew Ng）的课堂上，机敏发问的学生甚至引得吴恩达用他并不常用的中文普通话做大段讲解，一时也传为佳话。

2019年暑期的DeeCamp会继续扩大招生规模（而且在四个城市同时举办），同时花大力气提高学术和产业课程质量。我们不但会继续邀请豪华阵容的学术与产业导师，还会针对往届学生反映的诸多课程设计的不足，进一步强化课程体系完整性、课程内容连贯性、知识和技能实用性、方法与理论框架的简明与先进等。特别地，我们会邀请两位AI领域的世界级教授——南京大学人工智能学院院长周志华老师，香港科技大学数学系和计算机系教授张潼老师——参与到我们的课程体系设计中，对课程内容进行评估和把关。

此外，学生们在DeeCamp开营期间，还可以获取来自Udacity等著名培训机构的大量免费课程。

第三，我们期望DeeCamp能为学生提供真实的AI项目实践机会，包括真实场景、真实数据和真实研发流程，让参加训练营的学生们获得类似于参加顶级AI企业实习的宝贵经验。

解决真实世界的问题，是AI发展的必经之路，也是AI能够推动产业变革的根本原因。举办DeeCamp的最大期望，就是从DeeCamp毕业的学员们能在方兴未艾的AI产业浪潮中，真正解决来自真实世界各个领域的具体问题，将论文中的AI算法打造成一个个成功的AI工具、AI平台、AI基础架构、AI产品、AI解决方案。

解决真实世界的问题——说来容易，做起来就特别有挑战。一个真实世界的问题，哪怕只是物品识别这么简单的任务，往往都不是一个单独的AI算法，或一个单独的github开源项目所能独立完成的。只会在baseline上提高几个百分点并写出论文的研究员，或者只会调参数的工程师，其实都不足以完整解决真实世界的具体问题。一个简单的物品识别，就要考虑训练数据如何清洗、光线的影响如何消除、镜头畸变如何矫正、模型如何更新、在什么样的芯片上做计算、模型如何压缩与部署、内存使用如何优化等诸多工程问题。

所以，我们特别希望学生们能在DeeCamp中，经历一次真正的、贴近产业实战的项目研发流程。在这个流程里，学生们自然能体验到产业的实际需求是什么，自然能领悟到今后为了成为一个更好的AI工程师，应该积累哪方面的技能。

每年的暑期DeeCamp都包含四周以上的项目实践。而这些实践项目都是创新工场AI工程院以及诸多参加DeeCamp项目的AI公司根据产业需求，精心设计出来的，同时还提供了来自真实场景的真实数据。2017年的自动驾驶汽车模型项目、对话机器人项目，2018年的智能机械臂项目、真实场景下的文本识别项目、图片美学评估项目等，都是学生们体验真实世界问题的好例子。

我们曾对往届毕业学员做了职业发展的追踪调研。很多往届学员目前都在创新工场、微软亚洲研究院、旷视科技、商汤科技、阿里巴巴、腾讯、百度、地平线、大疆、好未来、爱奇艺、UCloud、中科院计算所、创新奇智、北京大学计算语言所、尼尔森、猎户星空、英特尔亚太研发中心、拼多多、航天科工集团等优秀企业中实习或全职就业——这本身就是对DeeCamp培训效果的最好说明。

第四，我们期望DeeCamp足够有趣，给所有参加训练营的同学一个美好的回忆，未来也能成为各期营员们保持交流、互相学习的大平台。

有趣的事情，做起来才有激情。“有趣”这两个字，我们从一开始就想灌进DeeCamp的骨髓里。比如，我们的命题组在设计2018年DeeCamp笔试题的时候，就不但会考察数学、编程、计算机系统、算法、AI基础知识，还会尽量将试题设计得有趣味。那次的笔试题，有好几道好玩的题目都成了学生们笔试后集中讨论的焦点。具体可参见《试题让电脑崩溃？说说 DeeCamp 在线笔试的设计思路》一文。

很多DeeCamp的实践项目也特别有趣。2017年的“AI斗地主”让学生们体验打造一个扑克牌智能程序的乐趣，2018年的“AI有嘻哈”可以让AI程序自动写出好玩的嘻哈歌词，“用强化学习打《星际争霸》”则让学生们过了一把AI玩游戏的瘾。2019年，我们又与合作企业一道，设计了好多好玩的项目，比如“AI经济学：交易和投资的智能辅助决策”“AI小向导：复杂室内环境下的机器人重定位”“AI定雨神针：提高降雨预报的时空准确度”……

还有每年DeeCamp必备的团建活动，其实也都是学生们增进交流、开心玩耍的好机会。日常的DeeCamp学习与工作环境，更是一个经常提供好吃的，到处都有好玩的，特别欢乐的大学园。

有趣的DeeCamp希望给学生带来一个充满快乐的训练场——快乐工作、快乐上课、快乐交流、快乐玩耍。

要竞争，要学习，但更要开心、快乐。

最后，作为主办方，我们当然知道，来自DeeCamp学员的评价，才是对DeeCamp最有价值的评语。DeeCamp实际组织运营中，肯定还是会有这样那样的瑕疵与遗憾，参加DeeCamp的同学们在五周的时间里，可能会体验到一些不尽如意的地方。之前的两届DeeCamp，毕业学员都反馈给我们很多第一手的信息，为DeeCamp的运营提出了很多特别好的改进建议。我们都一一记下了。希望在2019年以及今后每一届DeeCamp中，切实改进，不断提高。

也许，每个参加DeeCamp的同学，心中都有一个不一样的DeeCamp。DeeCamp也正因为有了这么多有智慧、有才华、开心快乐的学员，才有了如此强大的生命力。

让我们一起期待每年都变得更好的DeeCamp！ :-)

Deecamp让学生对AI系统有个大概的认识，从理论基础到热门技术再到应用方案，将多个算法点串成线，结合前后端形成解决方案，是非常难得的锻炼机会。

中国学生学习AI经常出现几个问题，一个是重应用算法，轻理论基础。几乎每个学生面试起来，KNN、LR、SVM、DT说起来滔滔不绝，但对于统计学习理论里的基本概念理解不深，例如VC维等等。我面试的时候经常问个问题，“用boosting优化特定损失函数，如何确定下一棵决策树的目标y”，大多都答不出来，但都懂gradient boosting，说明什么，大家都懂现成结论，一旦迁移应用就有了瓶颈。在deecamp中也能看出来，很多学生在应对课题的时候很快速的照搬照套，答辩的时候对难点问题也没有想法，天马行空一点的也没有。在没有思维惯性的时候从0思考是很有可能出创新的。而在产业应用中，非常需要微创新来更好地解决领域问题。Deecamp2018把机器学习理论大神Michael I. Jordan请来手写授课，这可是神一样的人物，够给力！

另一个是重热门，轻系统。机器学习懂的人很多，基本都会些基础算法，再不熟，逻辑回归基本还是有概念的。但人工智能有感知、推理、控制、优化、学习多个模块，学习只是其中一部分。deecamp给出了非常多实际课题还有理论授课，一方面让学生对整个系统有轮廓上的认识，另一方面让学生组团将多个模块组合起来，形成一个完整的AI方案。在高校里这样的锻炼机会比较少。

总的来看，deecamp给学生带来的交流成长是非常可贵的。如果我是学生，一定努力争取，尤其是中西部学校，平时的锻炼机会相对少些。

附：

对于AI入门资料，可以考虑先读“人工智能-一种现代方法”，对整个AI有个大的概念认识，然后读“统计学习理论的本质”，对传统机器学习理论有概念认识，再细化到读些具体DL、CV、NLP的调研、专题或企业报告，例如IJCAI，AAAI，ICML，ACL，NIPS的tutorials。

知乎需要验证手机后的首答...

似乎...自从18年夏令营参观过知乎后再也没用过知乎了，真心吐槽一下我点开一次八卦不代表八卦是我生命啊（狗头??1）

先介绍一下自己的背景，我是一个虽然在一个不错的学校但是还是自己带自己的研究生，如果没参加过Deecamp的话，我现在大概率毕业去华为996了吧，参加一次夏令营以后，...就待业了（狗头??2）哈哈哈，其实主要是因为开拓了视野，觉得不妨再努力努力看看能达到什么样的高度。工厂给我的感觉还是相当好的，同组的同学留下了，如果不是媳妇的原因，我应该也会去面，虽然大概率被刷（狗头??3）

接下来从几个方面舔一下deecamp吧，站在一个小白的角度，我觉得无论你现在到了什么水平层次，deecamp都会让你收获满满，不信你看群里吵着要二刷三刷四刷deecamp的人。

（聊天截图）

（手机码字，假装有图）

首先是学员，咏刚老师强调了deecamp的自主性，deecamp学员就是这样一群人，这些人有米国名校牛人，KDD大佬，清北博士，和这样一群人沟通很有效率，而且自发性很强，项目导师按计划是在理论课结束后再和大家接触的，但实际上大家几乎一到北京就开始讨论起了课题的问题，反倒是导师不得不提前过来给我们解释项目上的疑问。小组讨论最开心的地方是什么都可以问，学校组会时会因为无关或者不懂这个问题就带过去了，deecamp不会这样，大家都刨根问底的，都是为了更清楚每个人的想法，不用顾忌表面面子，事实上大家也都有料，都能把自己的理解讲得很透彻。

说说大家都关心的课程部分，首先创新工场确实有这个实力和能力组织Deecamp，原谅我来之前并不知道工场是什么。。（世界就是这样，总有你不知道的对不对）。去工场一参观，什么美团、摩拜，甚至SNH48和莫名棋秒这些乐团啊乐队都有投资。回归正题就是工场的号召力就是景驰（文远知行）的CEO韩旭来了，旷视（Face++）的CTO孙剑来了，然后还有美团美图这些。另一部分学界大佬，因为开复大佬也是学界大佬（不知道吧，其实我也是去了才知道大佬有多牛……），图灵奖获得者John老爷子，吴恩达，徐立达教授，还有北大的土著教授和他们的团队都来了。

上面说那些就是像说课程质量是有保障的，起码来的人都是响当当的，所以接下来我就只说点缺点。一个是有些公司对自己的框架讲得太泛，又有时候涉密半天什么都没说；另一个就是吴恩达老师竟然是远程的= =，（想想我天天以要见吴恩达为理由说服老板……狗头??4），当然也有一些教授讲得，也是太宽泛了……台下300人一半在睡觉。但是瑕不掩瑜，而且面很广，有数学上的，网络上的，美团大佬带来的KDD实战经验，给小白上了一堂生动的认知撕裂式拓宽课，只恨自己如果懂得更多肯定可以吸收更多。

好多人提到了PR，也就是开放日，其实开放日安排在周末或者项目阶段，根本就是自愿报名去的。明明都是大家抢着去各个公司骗吃骗喝骗礼物= =黑这种PR，不好吧。其实我觉得这种PR几乎没什么槽点，具体的接待就看各个企业HR的水平了，工场是每次都有蛋糕有神秘礼物的，而且可以参观开复大佬的工位（并不可以坐）。

一起入营的小伙伴确实很多元化，什么年龄段的都有，什么背景也都有，数学、物理、通信、自动化、计算机，爱运动的、爱喝茶的、爱吹牛的、爱讲段子的、能carry的、能吃的、能当腿部挂件的……总之很有趣。

这几天没停着就跑来VALSE继续做游客了，导致一直没补完。感觉国内的AI水平确实和国际接轨了，在这边放眼望去都是顶会里蛮有影响力的文章。我觉得这些机会都是你不应该错过的，卓浩老师给Deecamp一个主题是“榨干”，想尽办法让自己成长，尽可能利用这些机会和资源。再总结一下就是Deecamp确实给了我这种“散修”一个改变方向的经历和思考。希望你们能加入进来，也希望我（能通过某些死皮赖脸的方式去蹭课）能和大家见面。

段子手不请自来答一波，先给几个自己的切身感受：开心地放飞自我、自己智商一般（说一般都有点觉得不好意思）、学术到产业有一面空气墙、充实略带遗憾。接下来从这几方面都说说吧。

• 开心地放飞自我：自己有三个特别容易满足的爱好 ：爱吃，爱玩，睡好。吃在北大，一个月让我胖了6斤，这个增长速度我敢肯定也就只有在高三我的母上大人陪读的时候有过，共同特点都是：好吃！好吃还便宜！手动狗头。。。玩在帝都，一个月中的几个周末加前一个礼拜的晚上时间，颐和园、长城、故宫、清华、人大、奥体。。。以及参观（蹭吃蹭喝）了一些主办方安排的明星公司。来这之前在北京其他公司实习了一段时间，给我的感受是实习让我疲惫，下班就没力气干其他的了。。睡在45or54？具体在北大哪个宿舍楼现在记不起来了，感觉就是和一群作息好的小伙伴睡得真香（可能是吃饱了容易犯困的原因，么。。。）
• 自己智商一般：智商这东西不知道能不能进化，反正自己有种回炉重造的想法。。在这里可以遇见很多牛人和大牛。这里遇到了自己心服的大哥。。大哥沉稳低调，敲起代码，围观双击666。

开复老师，永刚老师学生生涯的传奇色彩，有图灵奖年过7旬老师的讲台数小时持久战，恩达、孙剑、徐老师 等 大牛的授课收获多多。

牛人太多，数不过来，KDD世界冠军的本科生，姚班大佬，TOP学校少年班英才，组内收割国内几乎所有顶尖公司实验室offer的北大大佬，膜。在这里智商被碾压的体无完肤，不过我还是很开心，主要是吃的爽？跟着大佬们学习，自己也拿到了一些offer，感谢感谢！

学术到产业有一面空气墙：论文转化成工程这里，有太多学问和tricks，这里一个月时间学不够呀，以后去公司好好学学吧。这里旷视的工程师带我们分方向，做安排，缕思路。。。赞赞赞，组内大哥们 666666！在这里说的最多的就是 老哥666666！

充实略带遗憾：认识到自己的不足和面临的项目压力，不能怂啊，特别充实。

小遗憾是哈哈 未能角逐到前八，拿了个优秀Demo奖。z但是各位大哥伟岸的形象 双击666

最后，饿 好饿啊 要恰饭去了。 码的很随意，但我知道 自己在边码边笑，开心最重要 嘻嘻。

#DeeCamp奇遇记#

看了这个问题，利益相关，2018 DeeCamper 决定回答一下这个问题。

#Before DeeCamp# 当年是在某位前辈大佬的朋友圈看到DeeCamp报名的消息，由于我报过2017年的DeeCamp被刷，那一年大概1000人报名，最后录取了36人，于是我本着我是炮灰的态度再次报名了DeeCamp。18年报名的时候，我大三，大概略懂一点机器学习、计算机视觉、知识图谱和问答系统，有过做KBQA的一段经历，有一些农业人工智能的经历，若干科技竞赛奖项，以及两篇在审的EI论文，但不是计算机科班出身，编程水平比较一般。

笔试是一些算法基础和机器学习基础，面试涵盖项目、编程等，面试官对着一个项目问了很多，编程有两个问题记得比较清楚，“数组指针和指针数组有什么区别？”和“Python list中如何删除重复元素？”面完试，一直等结果，那一周过得很焦虑，有天晚上甚至做梦梦到过DeeCamp公布结果了。还记得收到offer的那天，我在宿舍差点蹦起来！最终的结果是7000人报名，300人录取。

#During DeeCamp# 考完期末和参加完保研夏令营之后，怀着憧憬与期待来到北京，来到燕园。

第一周是理论课，课涵盖机器学习（含深度学习）、计算机视觉、自然语言处理、AI产业等，授课讲者基本都是大牛，CMU、UCB、北大等牛校的学者，Google、Face++、文远知行的技术大牛，像孙剑老师、韩旭老师，还有图灵奖获得者Hopcroft老师、开复老师 @李开复 、咏刚老师 @王咏刚 等。课程的安排也比较密集，基本属于头脑风暴，不过收获也多。

之后的大概四周，都是以项目为主，我们组有两位北大博士，一位 博士，一位早稻田大学博士，一位重大博士，两位武大准研究生，一位海大硕士，一位南大CS本科生，我，还有一位中国传媒大学的小姐姐，此处感谢主办方的良苦用心，专门邀请了中国传媒大学的同学负责给我们全程记录以及帮我们设计最后的demo。

我们组的课题是“农作物病害检测”，我们组的mentor来自创新工场的龙哥，其他组有很多有意思的课题，如AI作曲、AI作词等，还有传统的无人驾驶、聊天机器人，详情可以见一些报道。

我们的项目大概项目分成前端、后端，后端分为视觉部分、问答部分等。视觉部分需要检测出农作物上的病害，问答部分实现一个简单的问答系统，具体技术细节在此就不展开。

在DeeCamp中，认识了很多有趣的灵魂，见到了很多很多大佬，以前只在paper上见过名字的大佬，还参观了创新工场、美团点评等公司，知道了很多以前不知道的东西，总之是一个很难忘的暑假了，在燕园不知不觉就过了一个多月。

#After DeeCamp# 之后的话，经常还有小伙伴在我们的DeeCamp群里天南海北地聊，最近要和组里的部分小伙伴在valse 2019见面了，哈哈哈已经快一年没见了。有的小伙伴因为这次DeeCamp也获得了一些实习机会，比如创新工场AI工程院，哈哈哈哈。前段时间，在北京办了DeeCamp同学会，可惜因为时间和地点的原因没能参加，希望以后有缘和小伙伴再相见。

记得，卓浩老师 @吴卓浩 说过，“20年前开复老师在北京创办了微软亚洲研究院，当时他是300个实习生之一，而如今DeeCamp 2018夏令营同样也是300人”。希望我们的故事未完待续吧(???)?

先写这么多，后面想到什么再更吧。

有幸参与了2018年的deecamp。deecamp主要分为两个部分1.学术界和产业界的理论授课 2.动手实践课。理论授课基本包含了ai发展的各个方向(视觉，自然语言，语音，机器人)。这一部分让我对ai在产业界和学术界的发展现状有了更深入的认识。理论授课中让我影响比较深刻的是图灵奖获得者JohnHopcroft 一个人顶着大太阳从后门进了教室，身上全是汗，耐心的在教室旁边站着等我们下课。他讲课不用ppt,现场手写板书。明明是一个神一般的人物，却如此平易近人。附图一张。

17年DeeCamp营员来答。不全是单方面的夸赞就还是匿了吧。我尽量少讲道理不下结论，多讲经历和事实，大家自行评判。18年的以及今年（19年）的DeeCamp一定也会有很多不一样，17年的经历仅供参考。

我是研一升研二的暑假来的，这个时期距离秋招还有一年，性价比比较高，也没什么顾虑吧。训练营本身的培训和实践课题都是会有收获的，这个相信大家也不担心。实践部分收获多少自然看个人，是组里顶梁柱自然就不水了，善于抓住学习机会的人也能学到很多东西，有的人就很被动一直看无关的网页、玩手机或者做自己的作业，也有人连出勤率都很低，大家得到的收获自然会有很大差别。

对我来讲最重要的可能是后来申请第一个实习的时候这个经历对项目经历除了这个以外只有组里的水项目、论文也还在审稿阶段的我起到了很重要的作用，毕竟是一个在竞争性环境下的团队经历，做的内容也是纯深度学习和实习方向比较对口。在一年后的秋招里，DeeCamp也发挥到了意向不到的作用，秋招面试除了问我已经发表的论文和做过的实习以外，一个让我没有准备的问题大概是“有什么所在的团队遇到了很大困难的经历，你在团队中起到了什么作用？是如何应对的？”我发表的论文方向是导师给定的，而且是开新坑类型的，研究和投稿过程没遇到太大困难；实习期间所在的团队也都正常平稳运行，干的活儿主要都是主管派给我的，偶尔有些小插曲也和我没什么关系，这个问题如果没有DeeCamp的经历可能还真没法回答。DeeCamp经历的一个重要的不同之处在于整个项目所有的决策都是亲身参与的，课题只有一个大方向，具体用什么技术做、做成什么样主办方刻意不做任何限制，决策权都在组员手上，而且由于前面提到的团队里肯干活且能干活的人力很缺乏，课题要做好、效果要竞争过其他队伍这件事情也不简单，对人的抗压能力、协调能力和决策能力是很大的锻炼，在面试的时候有很多具体的事情可以说：团队出现了关于xxx的技术方向的分歧无法统一，我当时提议在x天之内分散人力快速做出demo不要无谓地争论，后来大家搭完demo发现xxx方案里出现的xxx问题果然很难克服，最后全部集中到另一个技术方案中来；项目过程中我们经历了A、B、C…这些意想不到的问题，甚至在答辩前一周我们还发现了系统演示的时候可能存在xxx问题，最后如何如何解决的……说完这一套面试官的反馈往往是对这段经历的印象非常深刻。虽然我现在回头看当时的技术其实很粗糙，但在秋招的一群应届生里头，在一系列由导师和实习主管负责把控方向的项目经历之外，有这样真正对一个完整项目负责任的经历应该是不常见的。

当然不足之处也是存在的，就是课题最后限制于时间、同组同学们的技术水平以及指导员工的技术水平，最后的成品的技术含量不能算特别高，很多做法也比较粗糙比较莽比起业界的best practice有明显的差距。尤其是和好的实习相比，好的实习里由于存在资深算法工程师的code review和已有系统里经过反复验证的实践探索，个人技术水平的提高特别特别快，尤其是data cleaning、model debugging/error analysis/bottleneck analysis、超大规模数据的处理和训练等等这种很难自学的部分，在一个优秀的实习导师的带领下进步会非常快。

最后说一些比较主观的建议吧，大家还是看自己的需求，缺啥补啥，如果是低年级不急着找工作暑假又没有其他明显更优的选择，那么我强烈建议DeeCamp；如果已经有过类似的经历并且校招迫在眉睫，那么在能找到大厂负责核心业务的组的实习的情况下显然更适合去实习。如果手上只有感觉不太好的实习offer或者校招迫在眉睫然而经历太过空白，大家就自行再权衡一下吧。

有老哥可以帮忙分析一波吗。网易有道的ASR的 实习 和 deecamp上海的夏令营(nlp方向的) 哪个比较合适。 面向找工的同学(已经大三暑假了)

2019DeeCamp北京训练营一员

今年的课程真是满满的诚意，第一天四节课，李开复，周志华，张潼，俞勇，每位老师讲解两个小时。

真的有点不敢相信这样的dalao就能站在面前为你讲课，当然，今年的训练营刚刚开始，后续再更。

手动分割线。。。。

二更，今天八月一号了，项目的时间都已经过去了三分之一，由于今年时间紧，所以一直在997。。。昨天出去玩了一天嘻嘻。

第一周的课表，炒鸡有吸引力，李开复周志华吴恩达以及各大AI公司的CTO都有来进行分享，阵容着实强大，而且这么多的课是在一周内上完的，极其奢侈。

产品设计阶段各位摇身一变工程师，复现论文，写代码，搭前段，各显神通。

组内三位国科大博士学长一位国科大硕士学姐，答主这个本科大二的小组长当的着实捉急。。

放几张美照溜啦，过几天再更。

谢邀。我把DeeCamp2019作为研究生三年级的开头，也作为迈向工业界的开端。

先晒一张今年的理论课课表，我确确实实就是拿着这张课表说服了实验室导师。

五天连轴转的理论课程已经结束了，请来了很多学术界和工业界顶级的华人大佬，有李开复、吴恩达、周志华和张潼等等，从机器学习理论到在CV、NLP、RL和模型压缩等多个方面的应用，涵盖十分全面。开复老师带领我们详细地回顾了人工智能的四波浪潮，还时不时抛出了自己的表情包；

有全程开启1.5倍倍速模式的张潼老师，在提问环节有同学问到想做研究该选择国内高校还是申请欧美名校时，张老师的表情如下：

有利用两个小时对我们疯狂进行公式轰炸的徐亦达老师，让我们明白了Softmax可以如此有趣；还有十分帅气和耿直的张弥老师；更加难忘王咏刚老师，用个人经历给我们上了一门十分震撼的人工智能产品落地课程。

还有吴恩达老师关于七分钟paper reading和T型AI人才概念的解读，让我们对自身技能树有了更深理解，献上新鲜出炉的表情包；

25号和产业导师见了面，说了课题的具体要求，和真正做项目时的注意点，如项目分工、进度把控等等，等全部结束后再来填这部分坑~

最后，必须要夸一下主办方和小猪手，完美的四地直播，尽所能来给我们带来舒适的营中体验！

28号在闲暇时，和小伙伴们聊天，说到都还没和别人共同完成一个较大项目。和我的队友们一起学习合作来完成这个项目，是一件非常舒适的事。对大规模复杂样本做数据可视化，鼓捣奇特的Hadoop环境，在体验真实AI项目的实践流程中进步。

快乐学习，快乐进步，让DeeCamp学员向成为能探索和解决实际问题的AI主力军更进一步。我想，开复和咏刚老师当初创办DeeCamp的初衷应该已经达成了！

我的研究生第一年以DeecCamp2019作为收尾。

《预知社会——群体行为的内在法则》一书里提出的一个观点很有趣：人的本质是一台会受周围环境影响的计算机，你身边最亲近的6个人和你内心中设立的原则会决定你未来的方向。Deecamp恰恰就给予了每一位deecamper一次短暂的改变周边环境的机会。

在这里并不缺勤奋努力的同龄大佬与取得成就的师兄师姐，更不缺天才的后辈们。与他们一起合作学习，是一件非常流畅舒服的事情。与欣赏的人们发生联接，更是一件美好的事情。

但Deecamp的前期课程安排十分紧凑，除去午休与晚餐时间，课程从早上八点一直延续到晚上九点。就算是没有课程，小伙伴们也会组织技术沙龙。即使是如此的高压之下，大家依然能保持着高涨的热情，我认为这便是Deecamp最大的意义。

众所周知，AI这门学问若想要做的精深需要极广的知识面。无论是每个方向的理论还是实践，了解其基本的发展脉络是最低要求。Deecamp邀请到了各个领域的领军人物带来最权威的课程，这是非常宝贵的学习机会。Andrew Ng老师也在课上分享了他的经验：在机器学习领域最棒的人都是T型人才，即广泛了解所有领域，并精通一个或者多个领域。他们一定会寻找最优秀的团队一起工作。

我很幸运在刚入学就认识了@李卓桓师兄并一起成立了论文分享沙龙 AI-ML CLUB，从小白一路变成大白。在这一年的合作中，每周都与团队中的伙伴们保持着超高强度的学习与工作，着实牺牲了很多人和事，有时甚至怀疑所做的一切的意义。不知道现在所积累的知识，是否是正确的，是否有机会能做出来像样的工作。这种怀疑一直贯穿于停下来的每时每刻。

回到Deecamp，几乎每个人也都有相同的疑问，延伸到具体的问题便是：我们应不应该保持这种状态去攻读一个博士学位。老师们从不同的角度回答了这个可能会影响一生的问题，每个人心中其实也都有自己的答案。

但是要知道，今年的图灵奖得主们在深度学习火起来之前，可是坐了几十年的冷板凳。Jurgen Schmidhuber错过了图灵奖也甚是可惜呢。

做科研，尤其是热门的人工智能方向，确实有无数的选择与方向。并且除了科研之外，还存在着诸多影响我们做决定的因素。很多我们坚信是对的理论和模型，未必一定正确。正如鲁迅先生所说的：从来如此，便对吗？

在2019年这个节点，我们这一代学生面对公众对人工智能的或乐观或悲观的情绪下都难免浮躁，我自己也不例外。在这里我改编出自 @田渊栋 师兄也是我敬佩的林博师兄很喜欢的一句话与诸君共勉：求道之人，不问寒暑，上下求索，谶兆不惑。

知乎首答，文笔拙劣，见谅。

参考与引用：

田渊栋：求道之人，不问寒暑（三/外一篇）

你身边最亲近的6个人和你内心遵循的原则决定了未来的你

谶

不开玩笑，吴恩达老师说英语的时候基本无压力，突然蹦出来一句中文，全场懵逼

听了好多大佬讲座，大部分同学的提问含金量也很高，马上开始实践课，坐等被大佬带飞(? ??_??)?

从收到Deecamp通知书，到入营报道，到一周的理论知识学习轰炸，deecamp夏令营的魅力彻底偷走了我的心。

为了阅读方案，小标题如下：

1、非科班出身，自学AI来参营的经历

2、泛谈课程学习收获

3、夏令营经历除学习外收获

开复老师亲笔签名镇楼

一、非科班出身，自学AI来参营的经历

这里有件事要说在前面，在想转入互联网AI行业之前，确实是奔着高薪水的目标来的。

在学习一段时间以后，发现AI是一件要保持强烈好奇心和持之以恒的学习能力的学问，从中发现的乐趣和智能慢慢取代了最初对薪水的追求，确实想在AI方面做出自己的贡献。

我认为AI能够解放一部分人的生活，让人有更多的时间去发现平凡的自己所拥有的不平凡，能去做自己想做的事，多些时间陪父母和家人，去思考自己真正想要的东西。

小树（答主）本硕均在同一所211、985学校攻读，做机器人和嵌入式方面的学习，非计算机科班（这里真诚地万分感谢导师对参加deecamp的理解与支持！）这是小树第一次参加AI领域的夏令营和大型项目，相信很多人都是非科班出身，过来凑一下AI的热闹，又犹豫不决，小树是个胆大心不细的人，喜欢且敢于更换新鲜的血液。现在都不敢说自己半只脚迈进AI行列，不过那又如何呢？做自己想做的事情总是有无限动力。

怕跟不上科班小伙伴们的节奏，小 一周以来，坚持每课必记笔记，每晚反思总结，不会的就问自己组里的小伙伴们，必须夸夸我们小伙伴，太给力了！现在经过一周的学习，我不得不说，相比于传统行业，AI的知识新且有趣，cv、nlp等太多让人眼花缭乱的成果。

这是一个需要强烈好奇心和较强学习能力的乐园，语言、框架都是实现的工具，不要把语言当作一门学问来学，而是当作一门手艺，一个工具，学习效率就会高很多，这是我个人能给非科班同学的一点小小的建议。

二、泛谈课程学习收获

五天不到的课程轰炸，让我这个非科班的萌新瑟瑟发抖，好在我能随时问组内大佬（群除我佬，我哭了！）先放一波课程表镇楼，阵容恐怖如斯！

开复老师解析了AI给世界带来的变革，给中国带来的契机，如电力的发明，AI迅速席卷全球，从高精尖人才逐渐向大算力+大数据转变，对个人追求更高个人理想和寻找个人追求深有启发，在《AI 未来》这本书中说的太好，小树就不再拾人牙慧，建议大家去买本书看一下，保证物超所值。

俞勇老师对教育AI宣讲，张潼老师自带倍速播放器的ML前沿技术进展展示，周本华最接地气的机器学习（也是我能听懂的课程，我哭了！）。一天没有缓过来，第二天有事徐亦达老师概率统计的公式轰炸，我怀疑我学了假的概率统计；王咏刚就实践落地进行了流水线似地细致分解，熊老师、张老师太多太多大佬了，每天笔记记得心都碎了，虽然我不会，但我觉得我还能再坚持一下。

不得不提的吴恩达老师，career规划，要成为T型人才，一精多专，你可以精通一门，比如cv，深挖下去，但是nlp、ml、rl等等都要学习。针对是否读博要根据个人是要去高校做教授或者搞理论研发，还是想去企业做落地项目来决定；此外读paper，建议长期坚持2paper/week，坚持一年就是100篇papers，同时读paper也有要选择性阅读，先选5篇左右阅读introduction/conclusion，再去看abstract/title/figure，要有选择的阅读。最后附上吴老师新晋表情包：

四天课程下来，发现老师们都是各有特色，有的风趣幽默，有的一丝不苟，能感觉到每个老师都很平易近人，有一种对生活的热爱（别笑，真的这种感觉），是真心的授人以渔，让我这个听不懂的萌新感到十分惭愧。（记笔记记笔记）

4天，记了54页 + 20页pdf，真的全是干货，从理论到实际应用，再到职业规划。

我都不知道为什么每天听完课，膝盖真的很疼。

这里，我想再提一下T型人才，学习下来，老师给的知识领域和知识点真的太多了，相比于实际知识的学习，更多的是一种思路的拓展，让你自己去找自己想做的领域，这是个需要好奇心的艺术，所以师傅领进门，修行看个人，建议一精多专！！

三、夏令营经历除学习外收获

这里必须先感谢下我们不辞辛苦的小助手，感谢！感谢！！感谢！！！

首先是组内大佬，在没获得允许下就不一一列举，来自五湖四海的gan兄gan弟，加上美丽的组花和可爱的设计小姐姐，简直不要太完美。（ps：我竟然拒绝了小姐姐喊我吃火锅，罪过罪过！）

作为非科班出身，从组内学弟们（我又哭了ˉ_(ツ)_/ˉ）学习知识，了解各个大学的特色，真的人生百态，每个人都有自己的路要走，能相聚一起走一段就是最大的缘分，何其幸也！感谢各位组员对我这个萌新小组长的认可和支持～

夸赞下国科大雁栖湖校区的宿舍，单人间+空调+独卫+大阳台，除了wifi真的不行，景色美得不行！

Deecamp满足了所有想欣赏和喷绘AI这门艺术的所有需求，才短短五天已感觉不虚此行。

快来报名下一期Deecamp，不来也好，把名额让给我这个萌新[Smirk]！

最后感谢我的学长们，此处尽在不言中，下次小弟先提三杯！

笔记选上公众号了～开心

每周更新，定期反思自己。

作为一名工业设计的学生，说一说来参加2019Deecamp人工智能训练营的感受

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来之前，就有小助手和我联系，有课题组的小助手、负责设计师组的小姐姐等，征集了我们大家的意向以后，给每位设计师分了课题组，大概一个设计师跟两个课题组，然后进了群，跟大家先熟悉一波。小助手也在群里解答了在训练营期间的方方面面的问题，超级nice了～

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训练营的前五天，是理论课的教学，教学内容大部分是有关人工智能方面的，针对设计的课程比较少，但是据说以后会多加一些

课程里面能听得懂的课程大概一只手数的过来，其他课我也听了，反正同学们天天都在群里说哪个哪个老师非常厉害，他的课一定要去听，就去了。虽然听不懂，但是总会潜移默化的影响

印象最深的除了开复老师的精彩、幽默的第一课，就是创新奇智CTO张发恩老师的课了，题目是“人工智能与商业化”。相比其他课程来说让我这个学过一点点的编程和传感器的同学更容易理解。

上课期间也会想在人工智能的普及的时代，对于设计师有什么影响。目前弱人工智能的优势在于可以在短时间内进行复杂的运算，并且可以长时间的重复做同样的事情，在不断的学习中积累经验，提出更优的方案。但是这种设计是模式化的、有规律可循的。而设计师的设计应该是创新的，包含着历史、文化等众多主观因素的存在，同时也涉及地域、民族等方面。交互设计师解决的是计算机如何更好的与用户交流的问题，主要研究以用户为中心的设计，从这个课题来看关注用户的体验和感受。人工智能是一种工具，借用创新奇智CTO张发恩老师的比喻：人工智能是一把锤子，但是我们不应该到处找钉子去锤。人工智能是提升用户体验的方式，但人工智能不是目的。比如张老师举的例子：可口可乐处理流水线上空瓶的方式可能仅仅是用一个风扇吹掉空瓶。人工智能时代带给设计的是更多的创新与可能。自我吹嘘：虽然没学啥技术，但是感觉思想觉得提高了一个level

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课程完成后，与企业导师见了面，

导师不仅讲了课题的具体要求，还告诉我们很多在真正做项目的时候的注意事项，比如分工，进度的把控，或者平常学习时的经验等等，非常，十分的负责任！！！

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每周五有企业开放日，可以去到企业参观，可惜没有抢到名额嘤嘤嘤，

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deecamp的学员也都十分的优秀负责，惊讶的是我们在来之前竟然可以自发的组成拼车群，租到两辆大巴车，拼车到了学校。

在宿舍的学习沙龙，嗯，大家都很牛逼，虽然我也不懂，但是这种学习氛围属实棒，

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夸一下我们的小助手，为每个学员着想，帮我们解决很多问题，还有组委会，贼拉贴心，反正就是很nice

有幸参加deecamp2019，前一周的理论课受益匪浅，尤其是安德鲁ng老师关于paper reading，和T形ai人才概念的解读让我对于未来的研究生生涯有了更多思考。当然最重要的是认识了同组的优秀小伙伴们，有师兄师姐，有学弟学妹，每个人身上都有各自的闪光点?向你们学习￣ ￣)σ（接下来项目加油＾０＾~）

首先十分荣幸能来参加DeeCamp训练营，其实最开始投简历的时候都没有抱太大的希望，没想到居然真的被录取了！开心(?>ω<*?)说说我来这里以后的感受吧，目前训练营已经开始一周了，前五天是十分充实的讲座，请来的都是AI学术界以及商业界十分厉害的大佬，分别分析了学术界的前沿领域以及目前AI商用的发展，重点不一，从机器学习到较为细化的讲解都有，包括NLP,CV,RL以及模型压缩，总体来说涵盖的比较全面，也各有侧重，在讲解开始前也会进行一个大致的科普性讲解～所以即使是不涉及这个领域也可以听懂大致的原理。最后，我也很开心能在这里遇到一群志趣相投的朋友们以及对我们尽心竭力的导师们，一起学习一起成长～话不多上，上图～

正如吴恩达老师讲的，看文献要讲究广度和深度。DeeCamp选拔出来的同学都是在Machine Learning领域钻研较深的（当然我除外），但都说人工智能从科研到产业隔着一道鸿沟，在我看来DeeCamp其实就是帮助同学们补充这个广度的。

1. 研究领域：无论是豪华的讲师阵容还是四五十个课题小组，几乎涵盖了ML各个领域和方向，同学们自发组织的分享沙龙也同样精彩绝伦
2. 科研到产业：DeeCamp并不是让同学们搞出一个stat of the art的模型，而是想通过三周的时间让同学们能够把自己课题的研究成果落地，这和创新工场的调性也很一致。CS和设计同学一起，在企业导师的帮助下从落地的场景到问卷调查，从产品原型到界面UI，从前端到后端完整实现从0到1的过程
3. 企业OpenDay：虽然要抽签，但的确是了解企业的很好的方式，可以看到企业在不同领域都找到了独特的“赚钱点”，很有意思

最后，一定要夸一下DeeCamp的工作人员，四地直播麦克效果和本地完全没区别；准备超级充分，在中国科学院大学的校园网还停留在2G时代的情况下，在每个教室都准备了4G上网卡和两个路由器来保证同学们上网需求。

还有我们的指导企业 Openbayes，为我们准备了零食饮料、T恤（未完待续...），还有每人一块T4的算力支持

作为DeeCamp夏令营的志愿者/公众号小Dee/第N代小助手(其实小助手从来都不是一个人哦，我们都是小助手?)

因为有着多重身份，我也想从我的视角去带大家看看DeeCamp夏令营???

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我是大连理工大学中日国际信息与软件学院的学生，了解DeeCamp夏令营其实真的很简单，因为DeeCamp夏令营对于软院的同学来说是一个都想去的地方:耳熟能详的大咖导师李开复老师、周志华老师，吴恩达老师……，志同道合的朋友，丰富多彩的课题，我一直在想，对于软件工程专业的我们来说，除了DeeCamp，还能期许一个怎样更美好的暑假呢？

由于错过了DeeCamp的报名时间，我还是很想通过志愿者的身份，去参与这次夏令营，也很幸运得成为了DeeCamp2019志愿者中的一员

参与DeeCamp夏令营
我的初衷很简单:
我不希望把自己的眼界局限在大工软院，
我想我能通过DeeCamp夏令营，
从来自五湖四海，意气风发的学长学姐身上看到自己未来更多的可能性?
更希望能给他们一个难忘的夏令营?

但事实上，DeeCamp训练营给了我更多更多意想不到的收获:

遇见了一群可爱的志愿者小伙伴(/ω＼)
遇见了莉姐，婉珺姐，颉文小姐姐(/ω＼)
我们一起扛过很多事情，
感恩所有的遇见与包容?
很幸运遇见你们陪我成长?

成长的定义永远不应该仅仅局限在上课、项目、可见的收益……在夏令营中我也真的体会到了

万事皆学问

三人行，必有我师

通过观察每一件事情中大家的处理方式，记录好的处理方式，对错误进行反思。

岁月是一场有去无回的旅行?
好的坏的都是风景?

也许我们的一天只有短短的24小时，可是我的视角和思维的层次却不仅仅在自己的拙见之中，实际上我的人生在无形中被加倍了很多很多。

我想我是幸运的，遇见了一群比我优秀的志愿者以及同事们，从他们身上我能看到太多我思维上的短板，他们也包容着我的缺点，陪我一起成长，而这些都是意外之喜。

虽是短短山水一程，但却三生有幸

痛并快乐着

对我来说，真的在婉珺姐和莉姐身上学到了很多很多，比如:做公众号的时候，不能仅仅从学生角度去思考，而应该结合学生、企业、教授，从多个维度去看待一个事情。

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由于负责公众号的审稿，我有幸接触到了北京、上海、南京、广州的同学们，并且在同学们的投稿中，甚至是有幸在现场，参与了一次又一次的学术沙龙:

微信小程序开发
Sketchup建模
论文写作与文献搜索
医学影像
GAN生成对抗网络
CV
……

在DeeCamp夏令营里面，营员们不仅仅能够从导师的理论课以及项目的实践课中学习知识，让我惊喜万分的是，各个小组、各位研究方向相似的同学，能够自发组织的学术沙龙，并且精心准备，为其他同学带来一场学术的盛宴。并且在此之后，整理好相关的视频、照片、稿件投稿到DeeCamp人工智能训练营公众号进行更加广泛的分享。对于学习软件工程专业的我来说，听了学长学姐丰富多彩的分享，对于自己未来的发展，也有了更加清晰的方向。

学术沙龙开始前半小时，教室早已座无虚席，很多同学都自发地去其他的教室借椅子，“见缝插针”地在教室里找到能落座儿的地方。大家肯定知道，在DeeCamp夏令营，占大咖导师的前排难，有没有想过听学术沙龙也是需要早早占座的呢？

除了面对面线下交流的学术沙龙以外，营员们线下的交流也不仅仅局限在本组的项目里面。

各个同学根据自己擅长的研究方向，还建立了交流群，网罗各个志同道合的朋友一起交流。

关于学术沙龙大家可以关注我们的公众号哦???

超豪华的理论课阵容

超认真的课堂笔记

自发组织的学术沙龙???

看学员们与DeeCamp的故事(?>ω<*?)

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除了学术沙龙、项目，DeeCamp夏令营还为学员们提供了企业OpenDay，每周营员们有机会去企业参观，并且体验不同的企业的文化。DeeCamp夏令营有着很多作企业:创新工场、滴滴、路孚特、奇智、牛客、乐信圣文……

企业OpenDay是一个触碰未来的过程，学员们可以在参观企业的过程中，看到自己的研究方向目前能够落地的项目，对自己未来的研究或者工作方向有更直观的感受。营员们在DeeCamp训练营期间，可以通过实战项目，将理论知识变成一个新颖的落地项目。

记得大学刚入学的时候，
班导说:“这是一个创造未来的专业，你们未来要做的是从无到有的创造。”
在企业OpenDay里面，我们更清晰地看见了触手可及的未来。

印象最深的是，OpenDay的体验过程中，从细节里面体现出来的企业文化––精心准备的茶歇甜点、伴手礼~各个举办OpenDay的企业都十分用心~

也许我们没法做太多的事情，
所以每一件事情都要做得精彩绝伦。
多年以后回想这个被风吹过的夏天，
有关梦想，有关未来，
有关创造新世界的旅行，
我在你们的身上看到了未来更多的可能，
时光本身就是不朽。

最后的最后

除了表白陪我成长的朋友们

我想表白我的5个小组的组员们

谢谢你们包容我的不足?

谢谢你们让我看到青春最好的样子?

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祝亲爱的你们:
来路尤未可知，
却依然敢于相信?
一如既往，万事胜意?
––––小Dee?