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==周一上午==
===2018050025 郭汇盈===
这节课我们了解了人工智能是如何学习的，我们类比了人类小孩、动物的学习过程，来理解机器的学习过程。还有关于深度学习中神经网络的搭建，知道了卷积、卷积核、池化这些概念，我们用IAI做了石头剪刀布识别手势的神经网络学习，初步体验了训练人工智能对于图片的识别。第二节课我们体验了用手机控制小车运动并躲避障碍物，还观看了世界各地的各大公司智能机器人目前的发展现状的视频，有机会的话还想继续深入学下去，就这节课来看人工智能还是一个十分有趣且有良好发展前景的领域。
第二节课我们训练了小车让它可以自己在从没走过的赛道上行驶，但是我们组收集的数据出了一些问题，不能进行学习，没能让自己的小车在赛道上实现自动行进，有些可惜。之后我们也学习了一些自动驾驶目前还存在的问题，并且观看了THIS is AI的纪录片，大概了解了一些AI目前的发展程度。
===2018012909许可===
这两节课我们首先通过狗狗的训练过程了解了人工智能的学习过程，用IAI了解了深度学习中神经网络的搭建，了解了卷积，卷积核，卷积边等概念，还做了石头剪刀布的手势识别训练，虽然说成功率很低，只有30+%，还不如直接猜测的成功率高，但是好歹这是凭实力……然后学习了在手机上遥控小车，学开车真的好难……多次尝试之后做了自动驾驶的训练，虽然小车经常走着走着就陷入沉思，还经常迷路找不到方向，需要手动把它抓回来，但是总算是能够部分完成自动驾驶任务，也不会跑出赛道。现在人工驾驶技术还存在很多的问题，在未来前景很广阔，要加油！
===2018010980 曹家乐===
在第一节课，先了解了人工智能的历史以及技术原理，然后应用IAI进行对图片的 分类。第二节课，先是利用手机操控小车获取数据，然后在利用计算机对数据进行分析，最后让它自己在跑道上跑，感觉还行，尽管也存在几个bug。总之，人工智能这个技术是很不错的，如果用的合法合理，前景一定不错。
===2018011834邝子佳===
在这一节制造工程体验课程中，我们了解了关于自动驾驶的人工智能，并且使用小车进行了自动驾驶的模拟。
在自动驾驶的训练过程中，我们经历对小车进行“训练”——用手机操作小车，使其尽量走正确的路线并记录数据，利用数据进行建模，并将模型导入小车，最后便实现了自动驾驶。不过，在实现过程中也遇到了一些困难，比如说，我和组员的电脑总是不能够正常的运行程序。在训练智能小车的过程中，因为小车WiFi掉线的缘故使得录入了许多组无效数据。这种机器学习方式对我以后进行更深入的机器人研究有重要帮助。
在课程最后，老师给我们介绍了国内国外的自动驾驶技术发展现状。说到了自动驾驶技术因为不成熟而引发的事故，以及因此受到的限制。也给我们观看了视频，了解了自动驾驶技术的广阔前景。
==周五上午==
===2018010755 王嘉昊===

==周一下午==
===杨译茗 2017012087===
学习了机器智能学习的相关概念、现有应用和人工智能训练的基本方法，完成了图像识别，自动驾驶的人工智能的训练。机器智能确实是一个具有不可估量前景的重要领域，它是对于人类的思考和行为的模仿和学习，个人认为这个领域的进一步突破不仅可以让人工智能走进人们生活，而且对于人类理解自身的思想和学习行为也有关键的意义，期待这一领域的进一步发展。

===2016011310 曾国洋===
这两周的课程中，我学习了使用IAI工具训练神经网络模型来对图像信息进行预测。在第一节课中，我们拍摄了很多剪刀石头布的照片，用于训练预测模型；但是因为数据拍摄得不够多，质量也不够好的原因，最终正确率也不是很高。第二节课，我们又通过控制智能小车的方法，采集了智能小车的驾驶数据，并用数据进行了训练，最后小车可以在赛道上智能的驾驶了。虽然小车只会向一个方向转弯，不过无论我们怎样改变赛道，甚至将赛道中的一些部分拿走，小车最终都会正确的回到赛道上行驶，很有意思。经过两周的学习，我了解到了人工智能在现实生活中有着许许多多的应用，它们也能让人类的生活更加便捷。

===学号2017011856 樊硕===
今天训练小车在指定道路上移动，它是通过识别白色边界线来实现自动驾驶功能的，部分因为光线好的因素，我们这组的训练效果较好，连老师都很称赞，但是在一些更高级的路段或者其他照明情况下，效果有所下降，但整体还可以。

===学号2018012326 郭昊明===
第一节课我们首先了解了人工智能究竟是什么东西，并且通过老师的ppt讲解，我们了解到了人工智能在传统生活中应用，并且意识到人工智能正在不断颠覆我们的认知与传统生活；同时我们了解了人工智能的算法，并且对其中的最为广泛应用的算法—深度学习有了初步认识与理解，对人工智能的网络神经有了进一步的理解与认知。最后我们初次体验了如何用IAI软件进行影像模拟的人工智能学习，我们进行了石头剪刀布的图片辨认，同时还进行了手机操控小车的体验。

第二节课中，我们进一步练习了手机操控小车，并且通过手机操控，先录入数据，之后进一步运用IAI进行深度学习，在数据的加持下，小车实现了在赛道上自行驾驶的目标；最后我们进行了人工智能语言学习的讲解，了解了人工智能是如何理解人类语言的，初次了解到人工智能如何进行辩论，意识到人工智能的发展。

===学号2018011305 郭航===
在这堂课上，我们了解了很多的有关人工智能的有趣知识，以及现在一些比较先进的AI公司及其开发的AI,我明白了AI没有电影里面讲的那么可怕，至少短时间内不是，开发AI可以有很多有用的应用。另外，我们学习了控制智能小车以及人工智能训练的方法，并且在第二阶段中采集数据并训练了智能小车，值得一提的是我们训练的模型具有很好的适应性，速度也蛮快的，就是只能向右转（sigh）。总之，这堂课考验了我们的动手能力和灵活性，很有意思也学到了很多知识。

===学号2018011211 郑荣坤===
 
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在这两节课，我们学习了机器智能的简单应用。
 
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通过IAI,我们实现了对图像的分类，即能够识别我们的手势是石头、剪刀、布还是其他。
 
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在第二节课，我们还通过控制小车跑圈，将图片保存下来进行训练，使得小车可以在轨道内行驶。
 
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虽然小车速度有点慢，但整体还是十分稳健的！
 
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同时，我还见识到了IAI的人脸识别的功能。我愈发认识到机器学习能给我们生活带来的巨大变化，这种体验让我很兴奋，也希望将来能够做一点微薄的贡献吧！

===学号2018010683 伍冠宇===
这个真的太有趣了，虽然之前我一直对人工智能很有兴趣，今天第一次用人工智能去实现了一些东西。我是负责操作小车的，因为是学习过程，这个过程中不能教给小车错误的东西，因此我开车的时候非常谨慎。
可惜是不知道为什么，小组内两台电脑在IAI建立模型时都报错了，只好借助老师的电脑。
最后把模型导入到小车上，看到小车在赛道上开动时，有一些细节行为可以明显看出和我原来操作时的行为一致，这真是很有趣，毕竟是自己训练出来的小车。
除了这些应用以外，还希望能懂得更多原理性的东西，这样也能更好地利用训练得到的数据，建立更好的模型。

==周二上午==
===盛大伟 2018080087===
这两周的课学了机器智能。第一周认识了IAI的基本知识，包括收集数据，添加数据，自定网络，设计网络参量，训练并测试。用摄像头拍石头剪刀布的手势，进行训练。第二周用了这些基本知识来训练智能小车，完成自动驾驶。首先手操作（手机操控）用车上的摄像头收件数据，对它们进行处理，最后完成训练与自动驾驶。
===2017011978 胡琪琨===
通过两节课的学习，我明白了机器学习的强大与便捷。第一节课讲了机器学习的原理，并通过石头剪刀布这个简单的例子让我们认识了如何使用软件使计算机进行学习，达到能进行自我判断的结果。第二节课讲得是自动控制小车，难点在于如何人工控制小车运转。只有正确控制才能实现较好的机器学习。

===2018080074 金熙珠===
这两周我们首先了解了有关IAI这个软件的基本知识，学会了用IAI这个软件，动手来采集数据，添加数据，自定网络等等的事情，很有趣，并将这些知识运用到石头剪刀布和智能车里面，十分有趣。

2018010706 韩颂
这两周我们学习了winSCP、putty等程序的使用，了解了机器的学习方式。它们可以经过迭代的训练，获得能够完成某些事情的能力。在上周中通过许多“剪刀”、“石头”、“布”的照片，机器渐渐可以识别三种动作；在这周的学习中，小车通过许多道路的照片的处理、训练，能够开始自己行驶。

==周二下午==
===2017080053 陈善麟===
通过两节课的学习，我明白了深度学习的具体应用，也感受到了深度学习的强大！
===2018012450 张宇翔===
这两周学习了机器学习的一些基本知识，同时也实践了一下使用神经网络训练机器识别手势，和训练小车识别道路并在道路中行进。我觉得神经网络在未来大有可为😄😄😄
===2018012381 贠龙飞===
这两节课了解了一些人工智能的基本历史和概念，知道了简单的机器学习的工作原理。用IAI做了石头剪刀布的识别和用智能小车的自动驾驶（？）感觉很有意思。
===201808008一條敬仁===
这两节课中，老师讲述了人工智能的大致概念。让我们对其有了初步的认识，我也改正了一些错误的认知。随后用剪刀石头布的神经网络学习让我们亲身体验了人工智能，让我们有了切身的体会。在第二节课中我们用手机控制小车，再用ai训练数据使其能够自主应对新的赛道。用理论与实践并行的教学模式，带我们一步步深入人工智能这个新奇的领域中去。
===学号2018012606===
第一节课通过老师的讲解大致了解了人工智能的概况，并且自己拍摄了石头剪刀布中手势的照片，经过训练，达成了识别石头剪刀布的功能，可惜成功率略低。
第二节课操作了小车让其在赛道上行驶，并且录制过程，通过训练达成了自动驾驶的效果，很有意思。
===学号2018010090薛宇琦===
第一节课，我们先是通过视频简单了解了什么是人工智能，语言虽简单，内容却丰富，这让我更加相信未来的人工智能会代替人类大部分的工作。之后简单学习了石头剪刀布一个小游戏的编辑，让我体会到，写代码是一件很酷的事情。第二课我们训练小车并输入数据，让小车按照我们之前的运行轨道运动也是一件很有趣的事情。
==周五下午==
===2018011554 贺晨===
学习了有关人工智能的知识，特别是机器学习，通过机器学习训练AI识别石头剪刀布很有意思。之后自己动手搭了智能小车，亲历了自动驾驶，收获很多。

===2018011013 刘鹏波===
拼装了两节课的车终于成功上跑道了，内心十分激动。说实话这陀螺仪控制的车还是有点难控制住，但还是玩得很开心，新一代江南车王就此诞生。

===2018012074陈之同===
这两节课收获颇丰,也非常有趣.我们自行组装了一辆遥控小车,虽然中间出了很多让人哭笑不得的篓子,但我们好歹把它做出来了,并且能开!哈哈.
用手机的陀螺仪控制的小车我还第一次见,操作也不是很顺手.希望后面的人工智能训练过程能顺利一点吧!
===2018010166常灿===
这两节课我们通过实践了解了机器学习的原理和现状，第一节课我们测试了手头剪刀布的三分类，第二节课我们自己拼装了一个平衡车，并体验了一回自动驾驶
===2017011209 陈祖煜===
这两节课我们学习了机器智能的相关知识，利用机器学习实现了视觉识别和自动驾驶，学习如何拼装小车很有收获。
===2018013381 罗弈桢===
第一节课尝试用神经网络模型训练石头剪刀布的识别，尽管由于数据质量问题训练效果并不理想，但是对机器学习还是有了一个系统的认识。
第二节课组装了遥控小车，尽管组装的过程有重重困难，但最后小车能够正常开起来的时候还是充满成就感的！

===2018010553 赖伯滔===
这两节课了解了许多机器学习相关知识，相比之前网上了解更深入。尝试用机器学习判断剪刀石头布的手势（虽然结果总有些偏向石头和布），后面动手搭了小车，也成功用手机遥控跑了起来。总的说是很有趣的体验。
===2018010128 易茎山===
组装小车中遇到了不少困难，比如跑着轮子就掉了。庆幸的是最后都解决了。小车能在赛道上驰骋（跑起来）了。训练结果估计不怎样，毕竟跑出圈的太多了。最近两节课进行了树莓派的操作，老师和助教可以说是非常nice，简单给我们讲通了许多基本操作。也学会了一些简单的python。
===2018011409蒋志林===
这两节课老师向我们介绍了人工智能的知识,第一节课是AI训练识别剪刀石头布,第二节课训练自动驾驶,感觉很好玩.
===201701772 黄通===
石头剪刀布，虽然不知道背后的原理是什么，但是也算是开始应用了。好像世界上还是有好多东西是不知道原理是什么，但是已经开始应用的，比如量子效应。历史的车轮滚滚而来，努力学习吧。
组装小车真是一件技术活，和同伴配合的我觉得还可以，挺好。最后也算是跑起来了。
===2018010502 何雨镐===
今天主要通过自行搭建小车，通过手机进行数据采集，训练小车的实验。在适应一段时间后，较高质量地完成了3圈采集数据。但出现了一些空数据，导致训练时出错，需要重新训练。希望重新训练以后可以自动循迹。
===2018080122 张舒丹===
这两节课老师介绍了一些人工智能相关的知识。其中还拼装了小车来做自动驾驶训练，拼装小车中出了许多差错，尤其是螺丝有时候特别难拧，可以最后小车跑的结果不咋样。
===2018010545 周子杭===
动手搭了小车，用手机遥控跑了起来，后期机器学习时数据出了点问题，希望能有机会补救一下。
===2018011249 尹泽霖===
老师介绍了人工智能的知识，进行了学习和搭小车，过程中问题很多，返工了几次，最终成功实现了手动驾驶。
===2018011404 张延===
这两次课关于人工智能，第一节课训练了剪刀石头布，之后组装了遥控小车，并通过手机遥控在赛道上训练，但是时间原因训练没有完成。

== 周三上午 ==
===2018080303 李祐萱 Light===
人工智能 既可怕又可爱，很高兴能够和同学们一起同机器人小伙伴学习～
===2017080058 郑仕煜===
关于机器智能的专题，我们进行了两次课程。第一次是图像识别相关（游戏：石头、剪刀、布），第二次是自动驾驶。两次我们使用了软件putty64和IAI来进行，数据处理和训练，最终结果发现图像识别的鲁棒性较低，软件所提取出的特征并不正确，但是第二次的自动驾驶课题，车子的行驶非常好，但因为训练数据缺少“右转”和“多角度转弯”，所以只能对部分路段有效。
===2018012965 何雪吟===
训练AI太有趣辽......虽然目前接触到的AI在信息检索和整合上确实牛逼，但是毕竟在本质上没有创造什么全新的东西hhhh 感觉全自动驾驶在未来社会可能会形成一种新的规训机制吧。
===2018080250 辛佳洋===
手动驾驶了小车，练习后在跑道上正式记录下来，希望让能够达到自动驾驶的目标。看了记录片，感觉人工智能和机器人的未来有可能有点可怕。
===2018080151 蒋浩威===
今天训练了小车在不同路线上自动驾驶，并发现汽车自动驾驶的技术还需很长时间才能完善，感觉收获不少。

===2017010852 汤凯敬===
之前在芯动计划里也制作过智能小车，不过是我们给小车编程教他怎么沿着赛道走的。这一次小车自己走着走着就学会了，很神奇！第一次自己用机器学习来训练AI，感觉很棒！还想再来训练它，让它跑的更快些，更精确一点！！！
===2018012737 高宇萱===
今天学习了如何用手机掌控机器小车行驶，感觉最难的是在跑道拐弯处保持小车速度且依然在规定线路内行驶，但是非常有趣！

== 周四上午 ==
===2018010629 熊翊哲===
今天的体验课上我们学习了卷积的概念，并对机器智能有了一个初步的了解。在实践当中，我们尝试了利用手机控制小车在轨道上的运动。本次课程让我对机器人有了更加深入的了解。通过本次课程我对机器智能有了一些兴趣，希望能在之后的学习中对人工智能的应用有进一步的体验。
===2016011574 黄浩勉===
今天学习了机器学习的相关概念，尤其是深度学习与卷积，全连接网络，操纵了小车进行训练，并且利用照片与神经网络训练学习剪刀石头布，最后学习了机器人相关内容。
===2015011829 郑蓊睿===
在这节课程中，我们学习了人工智能的相关概念和发展历史，并体验了小车的自动驾驶功能，体会到了机器学习的强大之处，在学习了手动操作时拍下的赛道图片和转向数据之后，小车可以运行得比人手动操作还要稳定。之后我们又对深度学习的基本概念进行了学习，并使用拍下的剪刀、石头、布的图片进行了训练卷积神经网络的实验，在实验中，我对每一个手势拍下了60张左右的图片，在使用默认参数的情况下，在训练后在训练集上达到了98.88%的准确率，而在验证集上的准确率达到了100%。最后我们还对当前世界上最先进的机器人进行了了解，在感受到这些机器人的优势的同时也认识到了它们仍存在的一些不足之处。

===2018010122陶焱桥===
今天的内容是人工智能，先是用手机控制了小车在赛道上移动，虽然小车不是很灵敏，但是跑了数圈之后就熟悉了，还是挺有趣的。

===2016011578 孙子宾===
今天学习了人工智能与机器学习有关的内容，利用手机控制小车行走。此外利用软件训练机器学习，最终效果不太理想，但将来肯定大有可为。

===2017080093 艾美丽 ===
 今天学了一下关于人工智能的内容。 首先对机器小车了解，后来老师讲着机器是怎么认出来周围的东西，给我们讲机器的眼睛大概是怎么工作的。 最后看一些关于机器人的视频包括10大机器公司和他们的成就。 我自己非常感动！