今天去北大上課，學習知識之餘還聽到了一些大道理，覺得很受益。

   早上，計算機視覺的課程，是個微胖的女老師上的，講的影象分割，內容包含了常用的K-means，mean-sift，拓展講了基於圖的分割，當然還提到了深度學習在這個領域的應用。

     關於課程，我覺得北大的老師有兩個非常明顯的特點：1，知識點總結的非常好，比如這節課講分割，基本主流的方法都有介紹。2，緊扣學術的最新發展，各種方法的優缺點，新的方法都有介紹。一個課的資訊量還是挺大的。課的最後，老師說，現在深度學習基本把影象處理的各個領域刷了一遍，但是一個博士如果僅僅是用個模型，把應用做的很好，是不足以承擔博士的畢業要求的。

    上完這個課，又跑去上三維重建的課。課前，一個研一的學生做課程報告，關於姿態的3D重建與估計的。講的也是很好，有深度也有廣度，前沿發展趨勢都有談及，聽報告，知道他們應該是做了很多相關的工作，也閱讀了很多文章的。想不到他們本科的時候就做了那麼多工作。我在那裡聽的很慚愧。後來的提問環節，也很精彩，這表明，這些北大的學生都是很有思想，很有智慧的。底下的一個學生問，說到姿態識別的問題，深度學習不能解決所有問題，所以是否可以認為深度學習並不是人工智慧。演講者表示贊同，並且說，如果博士五年，最後變成一個調參師，那也沒什麼意義。

     老師和同學說的都是一個意思 ，博士需要很多原創性的工作，否者拿人家的網路配配環境，調下引數，這樣的工作可能也很難支撐一個博士畢業。

      在中國很多大學生醉生夢死的混日子，老師上課敷衍了事。有感於北大有這麼優秀的學生與老師。