精彩评论
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随着科技的飞速发展人工智能()已经逐渐渗透到咱们生活的方方面面。为了让学生深入理解人工智能的基本原理、应用场景和开发流程我国高校纷纷开设了人工智能相关课程。本报告旨在总结我在为期四周的人工智能实训中的所学、所思、所感以及人工智能算法在日常实训中的应用。
(1)掌握人工智能的基本概念、原理和应用。
(2)熟悉Python编程语言和TensorFlow、Keras等深度学框架。
(3)通过实际操作深入理解人工智能算法和模型训练的原理。
(1)人工智能基本概念与原理学。
(2)Python编程语言及深度学框架学。
(3)模型训练与优化。
(4)人工智能算法在实际应用中的案例分析。
在实训的之一周咱们学了人工智能的基本概念、发展历程、主要分支和应用场景。通过理论学咱们对人工智能有了初步的认识。
在第二周,我们学了Python编程语言和TensorFlow、Keras等深度学框架。通过实际操作,我们掌握了这些工具的基本利用方法。
在第三周,我们开始实行模型训练与优化。我们调整了模型参数,如学率、批次大小等,并利用梯度下降、Adam等优化算法提升模型性能。
在第四周,我们分析了人工智能算法在实际应用中的案例,如图像识别、自然语言应对等。通过案例分析,我们深入理解了人工智能算法的应用价值。
通过为期四周的实训,我们掌握了人工智能的基本概念、原理和应用,提升了实际操作能力。在实训报告中我们详细记录了实训期间的所学、所思、所感。
在实训期间,我们熟悉到人工智能技术在软件工程领域具有广泛的应用前景。例如,通过深度学算法,我们可实现对软件代码的自动生成、缺陷检测等功能,从而增进软件开发效率。
在实训中,我们深刻体会到了掌握Python编程语言和TensorFlow、Keras等深度学框架的必不可少性。这些工具为我们的模型训练和优化提供了极大的便利。
在实训进展中,我们观察到LLM模型表现出若干令人惊讶的突发能力,这些能力在以前的小型PLM中可能木有观察到。这些能力是语言模型在复杂任务中表现的关键。
通过本次人工智能实训,我们对人工智能有了更为深刻的认识。我们不仅掌握了人工智能的基本原理和开发流程,还学会了Python编程语言和TensorFlow、Keras等深度学框架的采用。在实训期间我们深入理解了人工智能算法和模型训练的原理,并学会了怎样调整模型参数和优化算法。
本次实训使我们在人工智能领域取得了丰硕的成果。在今后的学和工作中,我们将继续探索人工智能的应用,为我国人工智能事业的发展贡献自身的力量。