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==周二==
===张禹珩 2018012011===
以前人工智能在我心中只是一个概念，我只知道一些片面的人工智能的应用，比如自动驾驶、人脸识别等等。在本节课的学习中，我了解了更多人工智能的原理，比如人工智能是通过不断的学习来提高自己的智能，从而让自己越来越接近人类。最令我感到惊奇的就是IBM开发的辩论人工智能，这样的人工智能竟然可以通过深度学习在辩论能力上达到媲美专业辩论选手的水平，这真是令人印象深刻。
===张博雅2018012954===
这节课我们在刘老师带领下首先了解了AI发展史，通过观看AI机器人与前乒乓球世界冠军比赛、微软盲人软件工程师、IBM沃森机器人在《危险边缘》游戏中的进化和辩论机器人项目等视频，对AI技术发展情况有了更清晰的了解。虽然Tensorflow安装出了一些小问题，但是我们还是利用Python TensorFlow Basics里激活函数的语句尝试绘制了一些图像。喜欢刘老师充满激情和感染力的授课，刘老师和马老师辛苦啦!
===胡毅2017010801===
人工智能无疑是现在这个时代最为热门的话题，通过这次课程，老师向我们介绍了人工智能的发展历史，给我们展示了许多有趣的与AI有关的视频，让我们对AI产生了更浓厚的兴趣，有了更清晰深入的了解。在课上，老师还让我们训练AI来识别照片，整个过程很有趣也很有收获。感谢两位老师的生动的讲解！
==周三==
===胥嘉政2018011300===
对AI的发展进一步地了解，各种应用生动有趣，尤其是IBM的辩论人工智能，对自然语言处理的技术感到非常震撼。课上采集照片训练AI识别图像很有趣，虽然因为参观声智科技 的行程没能有机会进一步学习AI的图像识别训练。总体上，课程丰富有趣，感谢两位老师的讲解。
==周五==
====胡家祺 2018011445====
两个下午的时间里，我们搭建了Anaconda, TensorFlow和Ubuntu虚拟机环境，了解了神经网络模型的基本与那里，并欣赏了一些最前沿的应用。最终我们利用学长学姐编号的AI程序，亲自用摄像头采集了上百张“石头剪刀布”手势的数据，训练了一个卷集神经网络。我们实实在在地体会到数据规模对AI的重要性（以及一个大硬盘大宽带的重要性）。全程避免了令初学者望而生畏的难关，让我感到AI是平易的,可学习的（，成功把我忽悠进了AI的大坑哈哈）。另外，课上播放了许多前沿的AI应用，如成熟的四旋翼无人机算法，Atlas机器人等，真是令我感到震撼。国外在机器人方面的水平发展到了如此程度，我作为自动化系的学生，更应奋发图强啊！
===赵心怡2018013417===
通过这节课的学习，我初步了解了人工智能，并且了解到这个领域的发展前沿，最后我们尝试用python构建神经网络，训练石头剪刀布的图像识别系统，我们发现，训练集的大小直接决定了最终训练的效果，包括参数的设置，也非常重要。自己也将在这方面进行更深入的研究。
====雷世龙2018011463====
我们在电脑上安装了Ubuntu虚拟机，然后学习了TensorFlow Anaconda等知识，了解了计算机视觉和神经网络的一些前沿知识，极大的扩展了视野。另外训练了一个神经网络来做剪刀石头布的游戏，十分有意思。