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有位同学 我学人工智能冒了尖

作者:李泽文 来源:大学生 202009期 时间:2020-10-18

DeeCamp人工智能项目从全球顶尖院校,如斯坦福、卡耐基梅隆、北大、清华等高校的1万名本、硕、博在校生中选拔600名,我作为一名本科生突出重围被选中。刚进入河海大...

  DeeCamp人工智能项目从全球顶尖院校,如斯坦福、卡耐基梅隆、北大、清华等高校的1万名本、硕、博在校生中选拔600名,我作为一名本科生突出重围被选中。

  刚进入河海大学读计算机专业时,我对于未来也仅仅有一个模糊的概念,想要找到一个好工作。但是这个“好”有多好,并无概念,为此我找了辅导员和学长学姐咨询,辅导员说我学有余力时,可参与到学科竞赛当中,这一下让我明白了前进的方向。我参加了几位老师的学科竞赛的队伍,走上了科研之路。

  我记得上第一节计算机导论课时老师就说“程序=算法+数据结构”,算法的重要性不言而喻。大一暑假,我参加北大暑校的算法培训,系统地学习了ACM竞赛中常用的算法和技巧,为我之后的学习和项目打下了基础。大二暑假,我有幸通过选拔,参加本校的数学建模竞赛培训,我和团队成员们每天培训结束后在自习室讨论当天培训内容,并模拟数学建模的流程一起完成课后作业。一个多月的高强度培训让我对数学工具(Matlab、Python等)的使用更加得心应手。

  我第一次接触人工智能是在大二,当时参加了“中国大学生服务外包创新创业大赛”,我们团队选择的题目是“验证码识别”。第一眼看上去觉得识别验证码非常简单,因为大多数人只要看一眼就能够正确识别。然而,经过指导老师的分析才知道,验证码种类繁多、中英文混杂、颜色多样,并且还有不同的旋转角度,看似简单的问题对冰冷冷的机器来说并不简单。好奇心驱使我进一步寻找答案,我在国内外慕课平台上学习各种与人工智能相关的课程,与项目团队一同研究人工智能相关技术。随着研究的深入,我接触到了支持向量机、卷积神经网络等技术。

  尝到甜头之后的我觉得人工智能非常有意思,能够做许多普通程序做不了的事。在一次比赛中,我们希望监视施工场所中工人们佩戴安全帽的情况,提醒未佩戴安全帽的人,从而减少意外事件的发生。如果依靠人工24小时不间断地巡视各个地点,显然是高成本低效率的事。我们利用工地上已有摄像头,再加入人工智能算法实现了这个目标。

  “2020全球人工智能产品应用博览会”在苏州国际博览中心落下帷幕。观众在观看智能仿生人形机器人表演

  第九届中国大学生服务外包创新创业大赛

  在前一阵的换脸app流行之前,我们团队就尝试过提取人脸的轮廓信息,通过生成对抗网络对人脸图像进行复原,该方法也可以泛化到提取人脸A的面部轮廓,然后通过神经网络生成人脸B,从而达到换脸的效果,用的是同样的一个原理。

  在此基础之上,在我的毕业论文中也运用了相同的方法:我基于博弈的思想设计了一个能够跨年龄识别亲属关系的神经网络,只要向该网络输入两张人脸图片,网络就会自动提取他们的身份特征进行比对,输出两人是否具有亲属关系,就好似现代版“滴血认亲”技术。随着我对人工智能技术的不断学习和使用,我的思维总是会向人工智能靠拢,遇到问题总是在想如何能够让模型学习到问题的本质。日子一长,我感觉到它也是有生命的,我们彼此之间相互吸引,仿佛它已经融入了我的生命。

  说实话,本科生搞科研、做竞赛的并不算多,大二大三的课程难度大、密度高,在保證绩点的同时,想要出成果更是难上加难。此外,我还担任院科协主席,需要管理和协调相关工作。为了保证项目进度,熬夜读论文、写论文简直是家常便饭。我记得之前在参加“中国大学生服务外包创新创业大赛”时,我们团队五个人中四个是大二的,而其他团队大部分都是大三以上的学生。当时很多人不看好我们,觉得我们知识结构不如高年级,但是我们并不在意外界看法,通过看慕课补足短板,努力做好自己的工作。我作为队长,为了调动大家的积极性,搜寻了一些关于管理类的书籍,从书中寻找经验。后来经过团队讨论,我将一个大任务分成多个小模块,每个人负责一块。功夫不负有心人,我们团队抵住了压力,是我校唯一一支冲进全国总决赛的低年级队伍,最终斩获国家二等奖。

  到了大四,参加了大大小小几十项比赛的我,获得了一些成绩,大家觉得我会理所应当地选择保研深造。但是我深知自己的目标,使放弃了保研的机会,打算以后有能力的时候再选择出国进修,现在只想在自己喜欢的道路上探索,这可能也是母校校训中“勇于探索”对我潜移默化的影响吧。

  大三暑假,我没有参加任何学校的保研夏令营,而是进入创新工场举办的DeeCamp人工智能训练营。进入DeeCamp后,我参与到自动驾驶项目中。传统的自动驾驶通常是基于规则或者需要在现实世界中训练的,需要花费极高的经济成本甚至生命代价。与此不同的是,我们是在一个构建好的虚拟世界(模拟器)中,使用算法训练虚拟的车进行自动驾驶,然后基于强化学习和模仿学习技术,将模拟器中习得的高风险行为策略知识,迁移至真实环境,这有效降低了真实环境的训练成本和风险,并成功地在真车上进行了测试。

  随着对人工智能的了解更加深入,我也更加明晰了自己今后的发展方向。在疫情造成的史上最难就业季中,作为一名本科生的我, 一举斩获多家AI公司的offer。

  责任编辑:王新伟

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