作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
一、项目背景介绍
本次的教程会带领大家一起学习PaddlePaddle2.0的新特性，并且用图片识别案例实践动手实现一个图像分类应用。所学知识主要基于计算机视觉领域，希望能够帮助读者更好地理解计算机视觉领域的基础知识，掌握图像分类模型的构建方法及流程，同时提升AI技能水平。本教程总共分为两部分，第一部分将从零到一地搭建起一个图像分类系统，第二部分则会引入卷积神经网络（CNN）进行进一步的深入研究。
二、目标读者
- 有一定机器学习基础，了解图像分类基本原理及数据集划分。
- 想要进一步掌握PaddlePaddle2.0框架的使用。
- 对深度学习有浓厚兴趣。
三、项目要求
本次教程以图像分类任务作为切入点，希望能够让读者在不依赖任何现成的代码或框架的情况下，以零编程能力快速入门并上手PaddlePaddle2.0框架，达到项目实战的目的。整个项目工程结构如下图所示：
数据准备：提供数据集，如Cifar-10、COCO等。
数据预处理：对数据进行归一化、裁剪、旋转、滤波等预处理操作。
模型搭建：使用PaddlePaddle2.0框架搭建图像分类模型。
模型训练：加载数据，进行训练过程，得到最终的模型参数。
模型评估：测试模型准确率。
模型预测：输入一张图片，模型输出该图片属于哪个类别。
2.核心概念术语说明