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人工智能学习心得

分类:成果分享 | 点击数量:190 | 发布时间:2018-12-02 23:38:02 | 作者:郭崇云

201811月22至25日这四天参加了四川省计算机协会组织的在成都大学举办的《人工智能学习,通过老师的讲解,我对人工智能有了一些简单的感性认识,我知道了人工智能从诞生,发展到今天经历一个漫长的过程,许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学,而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识,还必须懂得心理学和哲学。

人工智能在很多领域得到了发展,在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如:机器翻译,机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前,国内的机器翻译软件有很多,富有代表性意义的当属“金山词霸”,它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译,重要的是它还可以提供发音功能,为用户提供了极大的方便。                                                                

通过学习,我明白了人工智能发展的历史和所处的地位,它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现,会创造出一个全新的人工智能世界。

 

在这四天的学习中,有北京普开的邹博博士给我讲解了现在人工智能的多种算法,以及这些算法在现阶段在各种场合中的应用,并且使用Python语言实现了机器的自我学习。

 

在学习的第一天里我们主要学习了Python语言环境的搭建和Python package的综合应用;第二天学习了线性回归算法在人工智能中的应用以及基于skimage的图像处理算法;第三天学习了决策树和随机森林,下午听取了电子科大李教授做的《嵌入式AI 技术和实验室建设》的演讲和普开公司老总做的关于《大数据与人工智能教学模式探索》的报告;第四天继续由邹博士给我们讲解SVM和聚类算法。

 

这次学习人工智能体会                                                                            

    这次学习总的来说收获不少,在编写程序前,我以为根据遗传算法的思想,模拟自然界的生物进化,则最后得到的种群一定是适应度非常高的种群,即最后的解一定是最优解或是次优解。然而动手操作以后发现情况并没有这么简单。最突出的情况是已经达到了一个比较好的种群后,经过一定的遗传代数后,又向坏的方向发展了,而且往往得不到最优解。分析原因后,我改进了交叉算子,加大了变异率。同时设置了一个变量,用于记录所有代数的染色体中的最优解。经过这些改进,最后结果得到最优解的概率明显提高了。通过这次学习,我更深刻的理解了遗传算法及有关算子。                                                                                                                               

    通过独立完成本次学习,加深了我对产生式系统的控制策略及常用算法(正向推理和反向推理)的理解,并学会了使用数字表示推理的方法,我受益匪浅。总之人工智能算法原理并不难,但要使效率高并且结果精确地话就非常难了,要用到很多数学方面的知识了                                                                                                                             

通过这次学习,我加深了对人工智能算法的理解,慢慢学会了应用人工智能算法解决具体问题。刚接触人工智能算法的时候感觉这么随机的一种算法怎么能够选出最优解呢?后来,通过一步步的写程序、调程序,发现就这是因为随机性,同时还有优胜劣汰的规则,就使得能进化出最有解,同时算法耗时也不是很多,让我们更意识到大自然的伟大呀!到现在,人工智能学习已经全部结束,感觉自己还是很有进步的。本次学习,我认真研究了正向与反向的搜索算法。并加以优化,区分矛盾。课下,与其他同学相互探讨了优化算法与判定矛盾的方案。                                                                                                                                     

总之,付出了很多之后,才会有如此收获。一分汗水,一分耕耘,一分收获。通过这次学习,觉得遗憾的是时间太短,而要学习的东西又太多了,所以期待能有再一次更长时间的学习机会,能够更加深入地去研究一下人工智能。

 

 

 

郭崇云

2018-12-2


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