DatawhaleAI夏令营报名
大佬说要带我学习？那当然是不能拒绝的了。在大佬的邀请下，我狠心地报了名。由于第一期时间和期末小学期时间冲突了（想知道还有多少计算机同学考完试还要继续上课💀💀💀），只能报名之后的第二期和第三期了。
接下来让我们一起来了解一下什么是Datawhale吧！Datawhale成立于2018年，是我国首个专注于机器学习、深度学习，编程和数学等AI领域的开源组织，由高校的教授、学生、企业在职者等自发创建，汇聚了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。组织的口号是"For the learner, for the dreamer"，这表明Datawhale是一个理想的平台，适合我们这些对人工智能充满好奇和热情的探索者。
为什么要参加DatawhaleAI夏令营？通过夏令营，可以积累项目实践经验，认识志同道合的朋友，如果你成绩优异，你可以收获到优质的奖品。同时它的“线上活动，全程免费”以及“开源学习模式”的特性不正适合对人工智能拥有浓厚兴趣的你吗？
我现在想要参加还有机会吗？夏令营还有第三期，可以添加官方微信或进入官网进行报名入营。附上官网地址：Datawhale (linklearner.com)。同时，主要学习方向可以参考第二期，以更好地准备和参与活动。
第一期task1
了解什么是Deepfake
Deepfake翻译过来叫深度伪造技术，它通过人工智能算法生成高度逼真的图像、视频和音频内容，这些内容看起来与真实的毫无二致，同时，这也意味着虚假信息、欺诈行为和隐私侵害等问题变得更加严重和复杂。
完成报名及进行赛道任务的baseline提交
step1:进入kaggle（Kaggle: Your Home for Data Science）官网进行账号注册
step2:进入Deepfake比赛链接报名比赛Inclusion・The Global Multimedia Deepfake Detection | Kaggle，同时还需要填写注册报名问卷（www.wjx.cn/vm/mh3Cxns.…），问卷注册成功才算报名成功，之后提交的成绩才算有效的，这样子才能更好地白嫖比赛奖励的算力哦。
step3:baseline启动！baseline是你所做方法的基准模型，大家是在这个模型的基础上进行改进。在这个比赛中的baseline是resnet模型，该模型由何凯明大佬等四名华人提出的，它的名字叫残差网络。初学过神经网络的应该知道一般深度学习的模型层数一般在20~30层之间，为什么不能加深网络层数呢？因为加深网络层数的模型处理数据后进行的非线性转化使数据映射到高维空间后，数据再映射回原点所需的计算量已经远远超过了硬件承受能力了。而resnet通过引入残差块使得神经元之间能快捷连接并降低参数计算量。进入项目baseline网址（www.kaggle.com/code/finlay…），点击Copy即可进入Jupyter Notebook进行baseline的编辑
然后是进行环境的配置，需要验证手机号才能选择环境运行的GPU资源以及打开Internet把数据集加载进环境中
kaggle phone verify 收不到手机验证码（2019.05亲测可行）_kaggle收不到手机验证码-CSDN博客这个博客上的方法，如果还是提示号码无法验证就更换个手机号进行验证。还有其它问题可以通过关闭/打开梯子来尝试解决。
结果保存并提交
点击项目run all按钮即可一键运行在Jupyter Notebook里面的代码块（我觉得这个笔记本还是挺舒服的，可以运行自己想要的代码块），运行完成后在output中找到submit.csv文件并下载下来，之后将文件拖入submit to competition中（提交网址：www.kaggle.com/competition…），等待一会即可获得自己的评估分数啦。
附上我自己两次提交的结果分数。最后，希望能在这次夏令营中学到更多知识吧。
