decamp考完了，在考試中總有一些值得學習的東西。主考官對這次比賽題目的難度介紹如下：
再來看最後的題目：
這道題考察機器學習中的啟用函式，屬於基礎知識，學過吳恩達老師深度學習課程的同學都應該知道。這屬於機器學習基礎知識（啟用函式）
這道題考察深度學習加速晶元，真正考慮了晶元在深度學習工程中的同學能夠了解，這體現了主考官對於學生是否用過晶元進行深度學習工程的檢測。同學可以通過現在大量關於深度學習的介紹專欄、教學中的晶元方面有所了解。這屬於機器學習基礎知識（晶元選擇）
這道題考察了機器學習演算法，包括：隨機梯度下降演算法、k-均值聚類演算法、softmax演算法；以及對於監督學習和無監督學習的理解。對於用過機器學習，並且懂得、確實做過優化演算法的同學來說更有優勢。這屬於機器學習基礎知識（學習演算法）
這道題考察了在應用深度神經網路中的細節問題。我們可能很多時候關注著理論知識，但卻很少關注一些真實實踐方面的知識。這道題屬於那些確實做過機器學習，留意過這當中出現的細節問題的同學。這屬於機器學習應用知識（部署gpu）
這道題雖然不是直接考察深度學習知識，但與機器學習息息相關的計算機演算法知識。我們在訓練神經網路和**時會對模型進行預處理或其他操作，這其中應用到的計算機演算法知識和相關的機器學習方面的知識也相當重要。不要成為只會深度學習演算法而不會其他計算機基礎演算法的人才。這屬於計算機演算法知識（優先搜尋演算法）
這道題同樣考察計算機演算法知識，猜測是蒙特卡洛演算法，近似求解乙個很複雜的公式。這也屬於計算機演算法知識（蒙特卡羅演算法）
這道題考察計算機資料結構知識，同樣屬於基本的計算機資料結構知識（二叉樹）
這道題考察數學知識——奇異值分解，屬於機器學習中常用的數學知識。這道題可以使用計算機的方法進行求解。因此屬於通過計算機程式設計進行數**算的考察。屬於計算機程式設計求解數學問題（奇異值分解）
這道題考察數學知識——余弦相似性，也屬於在語義分析中常用的數學知識。這道題可以使用計算機的方法進行求解。因此屬於通過計算機程式設計進行數**算的考察。屬於計算機程式設計求解數學問題（余弦相似性）
猜測這道題考察
計算機中的演算法知識，求解數學問題。
這道題考察直接使用python進行程式設計方面的知識，很有創意。
這裡要求學生把解題思路寫出來，以便能夠再去檢視學生的思路，篩選出一批同學。
通過對上述題目的分析，可以了解到這次deecamp考試重點考察了學生的：
1、機器學習知識（基礎、演算法、晶元、使用細節，分值不重）；
2、計算機基礎知識（演算法、資料結構、程式設計、可能還有些其他知識，分值中等）；
3、數學問題（都是可以用計算機程式設計求解的問題，分值中等）；
4、創意程式設計問題（會提出乙個很有創意的問題要求求解，這裡考察程式設計能力，偏向於「對技術有強烈的好奇心，還能夠活學活用的同學」，分值最高）。
可以從這次考試發現，deecamp確實最終實現了自己當初說的話，要求的學員是：有動手能力，開放思維，具有一定程式設計基礎和數學基礎，對技術有強烈的好奇心，並能夠活學活用。
deecamp曾自己說過，錄取的同學需要在乙個月內對ai基礎簡單學習過即能進行專案開發，這也就意味著每個學員一定要擁有一定的數學能力和程式設計能力，這次競賽還體現出了一些機器學習的基礎能力和快速學習快速解決問題的能力。這也可以從側面說明了乙個問題：如何能夠快速進入ai領域並進行實戰開發？答案是：有著良好的與機器學習相關的數學基礎和計算機基礎（包括演算法、資料結構、組成等），同時能夠快速學習有關機器學習方面的知識，並可以對新技術現學現用，用強大的程式設計能力快速解決實際問題。
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