今天我们学习了关于人工智能的基本理论，主要包括视觉识别、以及卷积神经网络的部分。 首先，老师讲解了关于人工智能发展的一些情况，以及人工智能在视觉识别等方面的一些应用。围绕着目前的一些模仿人类的智能的特定进行讲解，包括识别特点，情感，选择等方面，并列绝了一些这方面的应用，包括各种机器人，生活助手等。 其次，老师讲解了关于人工智能学习的一些理论，包括深度学习，神经网络，卷积等。并且我们利用了老师提供的软件进行了测试和练习，主要包括，识别花与啤酒等，我们学习了如何设置神经网络的参数，训练的参数等，并且进行了实际的测试，我们发现，训练集的准确率一般会随着训练次数增加而增加，但是当训练集样本很少的时候，也存在不确定性的因素，比如我们组在进行剪刀石头布的训练时，由于样本很少就没能得到较好的训练效果。