“CC07-机器智能-学习日志”版本间的差异

2018年12月7日 (五) 11:46的版本

2个与艺术相关的人工智能实例

• 绘画

• 弹琴

• 物体识别

• 安全帽openCV基础 参见 安全帽检测系统

• 英伟达nvidia Jetson TX1

• tenserflow 实例音频识别

• 人工智能初创公司介绍及演示

• 基于tensor.js的demo

• 通过神经网络风格化照片

• 用Python进行深度学习

周二

2018011551 王洋

第一节课：在第一节课上，我们了解了有关智能的相关知识。同时使用基于Tensorflow和python的相关函数画出了一些数学方程的拟合图像。

第二节课：第二节课一开始，马老师首先给我们介绍了关于Github的一些相关知识，例如实现多人编辑同一文件的原理。之后我们继续讲解了人工智能的相关知识，例如：卷积神经网络，循环神经网络，以及长短时记忆神经网络（LSTM）等等。然后介绍了一些基于人工智能的软件以及网站，从中我看到了人工智能的强大——能够部分识别人的语言（通过函数方法实现对人声函数的识别），以及把曲子转化成特定乐器的程序，还有把梵高名作《星空》制作成风格化的照片的软件……但是如今的人工智能还有很长的路要走：首先是如今的人工智能执行指令所需的过程很长，听老师说，可能会有一小时甚至一天来完成一些人的指令。其二就是人工智能的准确度有待提高，在上堂课上，我们利用网页上基于Tensorflow和RNN的程序实现画图和转换音乐——但最后的效果并不像想象中的那么好——如果说人工智能存在等级的话，那么它应该就是相当于1—3岁小孩的智能一般（画图仿佛不过是简笔涂鸦而已）。然后介绍了英伟达NVIDIA的VISIONWORKS，它是通过GPU的计算来实现视觉识别以及自动驾驶技术。第二个介绍的是基于python编程语言的智能硬件——PYNQ（Python for Zynq）（个人感觉类似于树莓派），它主要是以低功耗为主，所以性能并不是十分强大，但是它在一块板上集成了多种功能，适合普罗大众的需求。

2018010679 朱泽鹏

在这一个主题课时里，给我们首先介绍了，为了能够模拟出较好的人工智能，计算机如何从人的神经元模型入手对人的思维进行模拟。为此我们先熟悉了人的神经元，再接着认识了几种现有的用于模拟的方案。 这些内容逐渐深入，揭示了来自人类思维的更深一层的奥秘，但其复杂性与专业性也显示出了这方面较高的门槛。我只能获得一个大概印象，很难在短时间内有十分详尽的了解与学习。 之后我们在python的一个工具上熟悉了一些特殊的函数的代码，并且我从这些模拟的函数之间体会出了一些些的差别，但更多的可能是对另一种编程语言的直观感受。 在第二课里，我们把目光放在了声控智能和视觉智能上。我们了解了计算机录入并处理音频的大致过程，以及如何对处理过得音频进行怎样的处理可以使声音得到最优的识别。我们还体验了计算机通过视觉识别物体的程序anaconda，这一类的程序耗费计算资源较大耗时较长，这些缺点意味着它距离成熟与应用仍有着不小的一段路要走。

2018010667 杨星原

通过这节课，我们一开始从一个智能完成画图工作的软件和一个可以将任意一个MP3格式的歌曲转化为钢琴版歌曲的软件，通过这个引入了人工智能的概念，接着讲了Github软件和其实现文件共享和共同编辑的基本原理。后来通过讲解神经网络告诉我们现阶段的人工智能很多都是基于类似人体神经元的处理方式。之后看了几个智能语音台灯（二极管），并深入的解释了语音智能的原理和形成人工智能的过程：例如，语音台灯的智能化是先采集数百份不同人的语音材料，通过波形图等其他方式让人工智能进行分析处理，最后从而得到了语音调节/操控的过程。另外老师也说了现阶段人工智能的一些不足，比如学习分析还是较慢等等。最后用Anaconda软件让我们体验了一下自己动手（在老师的教导之下>.<）接触人工智能。

2017080416 陈浩明

终于熬过制造工程体验课的前八周了！！前八周的课程的最后一部分对我来说是最有意思，那我为什么这样说？虽然我听不懂老师解释有关编程的内容，或者讲解较为专业的知识，但我对现在的科技发展有一个大概的了解。比如，我们可以通过给播音器发出命令而让它放出声音。上次就试过让播音器放我们想要的音乐，我还以为播音器不可能会知道我们说的歌名，谁知它竟然播放出那首歌。这个智能的科技让我想起我在朋友家见过类似的东西。她只要向播音器说放什么歌，它便即刻播放。科技现在发展到这种地步，真是让我大开眼界。除此之外，我在课堂上也看了老师放的视频，就是智能灯。我们可以直接给它发号令，比如说“亮一点”，灯就会变得更亮；如果说“最亮！”，它会开到最亮的程度；假如说“关灯”，它就自然关起来。其实，我以前也见过一些智能的机器，只是当时并没有那么留意。我近来才发现我的父母在美国的家的泳池放了一个智能清洁机器人，而这个机器人也是按照我的号令而移动。比如我说“Go left”，它就会向左转，或者说“Go faster”，它就会即刻加速。就算它在泳池最底，也可以听到我从水面发的号令，当时我只是觉得好玩，完全没有注意到科技的发展。现在想起来，我很想知道它是如何从水底下都可以听到我喊的口令。总括来说，其实在我们的日常生活上，科技的发展每天都在进行，只不过是我自己没有故意去留意着，但经过上这个课程，我不但学了新的知识，同时间也提醒了我科技发展的重要。就算在我的美术专业中，科技也是大量地被用到，希望将来可以探究更多地方式，可以让科技与美术，设计结合起来！！

2018010570 齐俊杰

人工智能是现在非常火的一个话题，但是身为一名清华大学的本科生，我们对他的认识不能只停留在人工智能非常厉害上。本节课中，马老师带我们体验了人工智能TENSORFLOW环境的搭建，体验了利用人工智能软件绘制图片，转换音频文件等操作。人工智能是来源于人类对自己的理解，来源于对脑科学的研究，人们企图用一个个电器元件来模仿神经元，达到机器自主学习，自主阅读，自主决策等功能。实际上人工智能是需要大量的训练的，而训练需要极大的计算能力，可能需要几天的时间，而训练的实质实际上是给人工智能一堆参数与数据，并给它结果，然后计算机通过一个一个测试参数最终实现从输入到输出的转换过程，而这个参数将被记录下来。以后只需要输入一个数据，计算机带入这些参数就能完成对这件事的判断，实现智能化

2017010847 陈旭亮

本周老师带我们初步了解了目前非常火爆的人工智能领域。我们学习的新知识主要包括了硬件和软件两个部分：

• 硬件部分：可以辨识图像的嵌入式系统，如TX1等；
• 软件部分：python tensorflow的安装与使用，基本的tensoflow函数等。

由于神经网络确实需要高深的算法、数学知识和运算资源，我们不可能在课上当堂搭建并训练一个网络。但是，老师像我们展示了很多已经成熟的Demo，例如物体识别、语音识别、音乐分析、自动驾驶等等。

人工智能的这一波浪潮虽然才开始几年，但它对于我们生活的改变已在各处展露出来。这一领域的未来发展显然需要更多人才，也注定将颠覆我们原有的生活与对世界的认识方式！

2018010584

这两次课上老师给我们介绍了一些关于机器智能，人工智能的知识，我们先是打开了一个tensor-flow的网站sketch-run，这个网站可以自动画出许多不同的物体，如动物，自行车，直升飞机等，有趣的是，这些图像都是来源于其他用户在该网站上画图历史的整合，如果我们画出图像中的一部分，那么网站会自动识别并补全剩下的部分，虽然画画仅有2、3岁小孩的水平，但让我们了解和体验到了人工智能的应用。之后，我们还打开了一些其他有趣的人工智能网站，例如将一段音频文件转化为钢琴曲，或是通过摄像头拍摄的画面识别物体。我们还绘制了一些数学函数并对其中的参数进行修改。我们还了解到人工智能的实现需要人为的进行“训练”，这一过程通常需要很大的计算量且耗时很长，需要我们导入大量的数据，机器在对这些数据进行分析整合后可以得出特定的函数并实现一定程度的智能。

2017011468 李文哲

人工智能是当今非常火热的一个话题，老师在最近两周向我们展示了该技术在各种领域的应用，让我们认识到人工智能已经深入到了我们的生活之中。 tensorflow是由Google开发的机器学习框架，也是大多数机器学习从业者使用的主流框架。它通过计算图以及GPU加速的设计使开发者可以较为高效的进行机器学习实验。事实上，仅仅通过python的第三方库numpy也可以实现一个非常简易的逻辑回归机器学习算法。通过最小化Loss Function，单个神经元网络就可以调整参数，从而可以得到比较好的效果。机器学习经过了多次起伏，希望通过机器学习，我们可以取代人类的一些需要部分智能的工作，解放人类的劳动力。 老师也向我们展示了众多科研工作者的项目包括git的使用，显示了CNN,RNN等网络的作用，开阔了我们的眼界。

2017011555 杨秋宇

自从alphaGo打败李世石之后，人工智能以及深度学习就一直是一个比较热点的话题。在这两周中，老师为我们讲解了该技术的各种应用。例如将纯音乐生成钢琴曲，将随手的涂鸦添上几笔变成自己想要的东西，通过玩家操控进行学习然后自己去玩吃豆的游戏，向我们展示了人工智能领域未来无限的可能。同时，老师也向我们介绍了git这一类工具的使用。它能够将一个团队联系起来，团队中的每个人都可以将他的工作进度上传，使得团队的工作文件更新更加方便。

周三

2017013046 刘恒洋

今天的课程，是前八周以来我觉得最有趣的一节课了，因为多了许多互动环节，老师给我们放了关于心理活动的一些视频来测试我们，还让我们体验了一把和机器人猜拳的活动，还有一系列电脑的小游戏，反正就是特别充实了。后来我们又通过anaconda进行了一个python的操作，不过由于各种原因，导致我们安装pip的时候出现了各种问题，最后还是一个学长大牛帮我解决了这些问题，花费了大量的时间，显得十分的无奈，最让人遗憾的是，由于国庆节的缘故，前八周的课程就少上了一节，所以原定这节课的第二节课可能就会没有了，因此虽然软件是安装成功了，但是已经没有机会继续学习下去了，这让我感到惋惜。前八周的课程，总体来说，有难度但也充满了知识，花费大量时间但乐趣多多，希望后八周的课能更加有趣，让我体验更多的工程项目。

2018013374 周彦如

这次的课程主要关于人工智能。老师首先跟我们简单介绍了下人工智能发展的历史、使人工智能得以发展的技术背景，以及各面向科学对人工智能的影响与支持，接着用有趣好玩的心理测验正式把我们带领入这个领域。随后老师和学长向我们展示了清华团队训练出的诗词创作程式及猜拳游戏，并让我们试玩TensorFlow上一些应用人工智能识别玩家控制的游戏。等体验告一段落后，老师带领我们安装Anaconda以及Python，并且利用pip安装下载了我久闻大名、却从未实际使用过的Google的开源软件TensorFlow。虽然因为十一长假的关系我们少了一堂课，以致于虽软件安装成功了，也简单学习了如何用Python绘制一些激发函数图形，但并没有时间接着深入学习下去，稍微觉得有些可惜。 总的来讲，这一趟为期八周的旅程充满惊奇，也让我获益匪浅，很开心有这样的制造工程体验。

周五

2018011237 马呈翔

• 今天是制造工程体验课前八周单元的最后一节课了，今天主要是概念性的知识讲解，老师给我们介绍了一个通过机器学习实现的猜拳软件，和一个通过机器学习实现的诗歌创作软件，都十分的有趣。这个单元的课程里最让我感兴趣的还是对树莓派的操控，希望老师们能多多完善对树莓派相关课程的开发，让之后上课的同学们体会到嵌入式设计的乐趣。

2018011524 刘毓灵

这节课介绍了我一直非常感兴趣的人工智能！虽然不知道为什么网站总是打不开……看了满屏的英语不知道自己应该做什么orz不过以后经过系统的学习的话，再看到这些代码啊，术语啊，一定会变得游刃有余。开头的心理测试emmmm不多言，不过作的诗很有意思。随着技术的进步，总有一天机器的学习能力会超过我们的想象，这也许令人畏惧，但我只觉得这使我欣喜。我们永远不能预料到下一个十年会发生怎样翻天覆地的变化，或许人工智能就是防止人类停滞不前的关键！

2018011104 周润宇

这是这个单元的最后一次课程了。这节课上用不长的时间学习了一些人工智能的知识。虽然之前在信息技术概论课上也了解了一些相关内容，但这次学到的东西也很有趣，可以自己让人工智能作诗，玩游戏，识别图像。虽然因为时间不多，安装了Python之后仅仅尝试绘制了一些函数图像，但这次课确实非常有趣，令人印象深刻。相信未来的人工智能功能会更加强大，可以在更多方面帮助人类。

2018011195 李奥

在前八周最后一节课上，老师向我们系统而简洁地展示了人工智能的起源与现状以及未来预期。通过这节课，我对于人工智能又有了更多的认识和了解，也对于AI未来的发展充满期待。此外，在老师的带领下我们还进行了关于AI的一些软件的尝试，图像识别、智能作诗令人啧啧称奇。虽然受限于数据量，软件作出来的诗令人有些摸不着头脑，但我相信技术一定会在可预见的未来得到完善。只要运用合理，AI会给人类社会带来意想不到的惊喜。

学生

2018011103郑龙飞

这次的课程我们了解了一下机器智能。要说当下什么最火，那当属人工智能，可是我们都知道人工智能，却完全不了解它。而这节课我们不仅了解了人工智能，还体验了一把机器智能的神奇，尤其那个剪刀石头布，打得我是心服口服。 而后面我们还用一个叫jupyter notebook的东西模拟了各种函数的图像，要知道这些复杂函数的图像我要是手画那还不得脑子爆炸啊。还有把梵高《星空》的风格用到其他照片上，感觉瞬间艺术感爆棚了。可以说，有了人工智能，大大的减少了很多工作需要人操作的地方，让很多东西变得简单了，而这节课之后我也更加对AI的前景充满期待。

学生

2018010984 行志阳

这节课我们大致接触了一些人工智能。刚开始我们见到了一个能识别手势的程序，然后还有一个能作诗的程序，虽然做出来的诗不是很完美，缺乏逻辑，也不太能识别给出的主题。但还是挺有意思的。后来是在电脑上进行一些网页上的小游戏，可惜网站需要翻墙。之后在python上进行了很多操作，安装了各种东西，大致了解了一下深度学习。还看到了深度学习的一些应用，比如把照片的风格融合在一起。

2018010833 蔡予诚

今天是这一系列的最后一堂课，我们接触了一些有关机器智能的内容，十分有收获。因为人工智能是当下的热点，所以之前也接触过不少这方面的书籍，也听过不少讲座，对其算法与原理也都有一定的了解。但是今天我们却真正接触到了人工智能的实现。首先我们已经能了解神经网络中用到的主要函数以及算法，之后我们还能用TensorFlow进行风格的迁移，这已经离真正能应用的人工智能很接近了。所以这堂课的收获很大。

2017011807 吴润

这节课还比较有趣，心理测试也貌似比较神奇，图像识别虽然不太准确但是能看出潜力很大。作的诗很有趣。在安装python时遇到了困难，对于这些指令还是不太知道怎么用。之前也看过一些有关处理器的东西，感觉神经形态芯片跟人工智能的这个图像识别有点像。在这个单元的学习里，遇到了很多从未接触的东西，收获很大。

学生

2018011489 张梓婷

第八周还是来到了尾声。这节课内容丰富有趣，我了解了人工智能的发展历程和相关应用，也见识了很多有趣的项目。计算机可以识别日常物体，可以判定剪刀石头布的手势并作出判断，可以用给定词语瞬时写诗，也可以把一张普通的电脑机箱照片化为梵高的星空！人工智能是前沿的，是尖端的，是仍充满挑战与未解之谜的，但它同时也是贴近生活的，是随着生产生活一起和时代向前发展的。虽然一些术语“机器学习”“神经网络”等仍尚显深奥，但相信随着以后的学习，我会对此有更多的了解。八周的课程结束了，但学习之路刚刚开始！

2018012274王兆卓

之前上过两次关于人工智能的课程，今天的课程对人工智能又进行了更进一步的介绍，包括激活函数等，也展示了更多的人工智能的实用范例。通过这一系列的学习我认识到了人工智能到底是一个什么样的东西，他依靠一个怎样的原理，以及如何进行优化等。这样我也可以更加科学地认识各种新闻，也可以了解他的前沿进展。这样的介绍让我感受到了他的巨大的发展潜力，认识到为什么现在人们如此重视人工智能的发展。总的来说，我在这一系列的课程中收获很大，也对之后的课程有了不一样的期望。

2017080034管遵熙

这节课首先老师给大家讲解了人工智能的简史，我以为人工智能这个技术是最近也就是这十几年才被开发的，没想到六十多年以前就有了。然后最初开发这个现在的人工智能的设备的人居然是大学本科生，作为自己也是本科生跟到吃惊。现在我们也搞不懂的人工只能几十年前的本科生就做出来了。然后接触了很多现在先进的人工技术，比如摄影头和物体认别的技术等等。通过这节课不仅认识了人工智能的简史和背景，还接触了各种先进的人工智能技术，为以后的研究奠定了基础。

2018011132涂轶杰

这节课讲的机器智能真是令人惊艳。印象最深的是作诗的程序，输入一个关键词边做出一首合韵的诗，其中也不乏有意义的作品，这对于我这样不会写诗的人来说是令人惊叹的发明。输入一个"期中考"后，程序居然写出让我们大为认同的句子。另外，那个画风的带入也很有趣，把一幅普通的照片伪装成大师的名作，说不定真的能骗过众人。机器的智能正在增长，不仅能和我们玩猜拳游戏，还能根据我们画的寥寥数笔猜测出我们想画的东西。这些基于学习的机器智能勾起了我更多的兴趣。我们还在最后稍稍体验了下python，不过对于不学python的我来说真是有点头疼。还好只是复制粘贴代码看看最后的结果。在cc07的最后一节课让我收获了很多有趣的体验。

2018010152 魏润哲

今天我们学习了人工智能，在课堂上老师给我们让我们做了一个不怎么靠谱，风格及其诡异的心理测试，展示了一个猜拳的小程序和一个机器创作诗歌的程序，然后两个小程序都被同学们玩坏了（脑中仍然漂浮着无数的三十六峰。。。）游戏之后老师让我们下载Python，希望我们通过Python也能够做出一个可以改变各项参数来控制函数图像的人工智能程序，但是在历尽千辛万苦找到Python的目录并开始下载软件时，却发现出现了未知的BUG，软件无法安装，所以只好看旁边dalao的极限操作（他似乎可以轻松跟上老师的进度，而我却还是很懵）。人工智能正在我们的生活中起着不可或缺的作用，虽然有人工智能会毁灭人类的言论，但是我们不应该停止探索，希望人工智能可以给我们带来更多的便利

2018013043李雨泽

这周是这个单元的最后一次课了，在这个单元里我们学的大部分都和编程有些关系。最后一堂课老师带我们了解了一下人工智能。这也是现在比较热点的话题。人工智能其实人们对于生物神经元的模拟。课上我们进行了一些实验，猜拳的游戏以及诗歌创作，这些让我看到人工智能有其强大之处，但是也有很多的不足，但是相信在我们的研究改进中他会越来越强大。虽然因为不懂编程带来了很多困难，以及用的是苹果电脑有些软件下载需要去找合适的链接，但是还是很喜欢这个单元的课程的。

===2018010123 郭明怡===

最后一节CC07依旧如此高级！！！！人工智能可以说是这两年很火了，上课的时候玩了写诗（以期中 微积分线性代数等为关键词2333），虽然我觉得这些诗格式严谨，套路明显，拼接严重，没什么诗味， 但是基本上通顺了？（也许是因为机器没有人的感情吧，没有感情就没办法引起共鸣）。但是如果机器 人学会了人的感情，而人越来越机器化，我觉得这个世界会变得本末倒置。到底人工智能发展到什么样 的程度才能最大限度地趋利避害呢？ （附一个梗） 【请输入一句话证明你是人】 机器人：我有一个三岁的孩子，我很爱她。 人：请输入一句话证明你是人。

2018010130 武汉峰

今天接触到了有关人工智能的相关科技前沿的知识，人工智能的发展已经在全世界范围内引起了很大的关注。人工智能能够帮助人们解决许多棘手的问题，相比于人脑，计算机的运算能力更加精准而迅速。借助于人工智能的发展，我们的生活将变得更加便捷。通过这节课的学习，我见识到了人工智能的本领。 课堂上，老师还带领我们做了有趣的心理测试，和计算机猜拳，还有一个可以写诗的程序（虽然有时候文不对意）……人工智能的发展必然会给我们的生活带来巨大变化。

2018011101 廖天羽

本次课我们学习了人工智能的内容，我对人工智能一直比较感兴趣，上这节课使我了解到了很多相关的信息，一开始老师介绍了一些机器智能的知识，并且播放了一个神奇的视频，再看完视频中的问题后，视频能够“猜到”我们心中的想法，我们尝试从统计学规律来解释这个神奇的视频，也为之后人工智能的引入进行了铺垫，我们知道了深度学习和神经网络之间的联系，通过用不同的函数来模拟人类神经元传输信号和做出反应的机制，使机器能够通过大量的学习来对某个事物做出类似人类的反应，这些函数中不乏我们接触过的双曲函数等，为了体验这些函数的性质我们安装了python，jupyter notebook，来绘制函数的图像，我们还体验了一些现成的AI，比如老师提供的能够和人玩猜拳的AI，和输入关键词就能作一首诗的AI，我们测试后发现这些AI因为样本较少的原因还存在不足，但依然表现出强大的功能。 下面附上机器作的诗一首： 期中考 三年别有穷，一笑厌孤鸿。 世事何如此，生涯不可容。

2018011445 胡家祺

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！