2020成长计划学习小结I

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黄生 发表于 2021/03/20 10:24:46 2021/03/20
【摘要】 2020年7月份有一个JAVA的全栈成长计划学习,但是做了一阶段后就中断了,原因是JAVA不太适合从前到后的做全栈,而且classroom里的测验题质量也太差了些。9月份开始有AI人工智能全栈的成长计划,相对于夏天的实战营更加的全面和基础一些,以下为周笔记汇总 第一周第一章:基础介绍工具,当然是VS了,介绍了3个插件针对python的进行安装。使用Python的原因:Your Life is...

2020年7月份有一个JAVA的全栈成长计划学习,但是做了一阶段后就中断了,原因是JAVA不太适合从前到后的做全栈,而且classroom里的测验题质量也太差了些。
9月份开始有AI人工智能全栈的成长计划,相对于夏天的实战营更加的全面和基础一些,以下为周笔记汇总

第一周

第一章:基础
介绍工具,当然是VS了,介绍了3个插件针对python的进行安装。
使用Python的原因:Your Life is short. You need Python.
主要特点:如果java也有,我在旁边括弧
1解释执行
2跨平台 (JAVA)
3面向对象 (JAVA)
4动态数据绑定
5垃圾自动回收 (JAVA)
6可扩展、大量可扩展库
7高级特性(函数式编程,迭代器,生成器,闭包,装饰器、元类)

第二章:进阶
函数和模块。都是把相同的经常重复用的代码部分抽象出来。
Python函数里返回不是必须,没有return默认返回None
函数注解,可以自动生成函数信息
python函数可以返回多个对象,ohmygod
函数是对象,函数名是函数对象的引用。这个和js很像。
所以函数可以做函数的参数
总结:内容比较多,需要时间消化

第二周 华为美女专家带您走入人工智能世界

小宁专家,这是我在做人工智能里见到过的最美的美女了:)
人工智能重新定义世界,这是一个预测,还是已经在逐渐达到的现实?
我们是积极参与其中,还是做一个摸鱼划水的看客?
只击灵魂的拷问啊?
人工智能是一门涉及多学科的交叉科学,包括人脑学,哲学等?别这样吓人,让人感觉太难了
人工智能元年是1956年,够早的了,离现在已经64年了
人工智能流派:符号主义、连接主义、行为主义
我的看法,符号主义是学院派,理论一套一套的,但效果不算太好
连接主义是实用派,理论支撑可能不是很强,但实践效果很不错啊
行为主义就像行为艺术了,行为真的有艺术吗?就是类似于返璞归真,认为猴子还可以进化成人,其实最多能智能实现一只猴子而已。

好了,看看美女专家美不美?
美女专家美照

人工智能的能与不能
这个比较专业,还在消化中。。。

第三周

学习了modelarts的基本概念,以及学习了如何进行图像的分类
这个之前其实是有学习过的,本次作为复习,温故而知新
另外重温一下基础知识
自动学习:概念是普惠AI的概念,就是说没有AI的背景和技术知识,也可以用modelarts平台来做AI的模型开发,和应用场景的AI使能
端-边-云:这个好像是有一点专业的词汇的感觉。实际上也是很好理解。端是指端侧设备,比如摄像头啊,水表之类,一般是靠近场景或用户的;边是边缘设备,是离端最近的设备了。这2个部分,华为都有解决方案,可能是低功耗的AI芯片和对应的生态产品。云的化就是可以重量化的,处理比较海量的数据和复杂的场景,包括做超算,公有云啊之类的。
推理:这个是专业词汇了。和训练可以对应吧。应该说是先有训练,再有推理。

第四周

学习了进一步的物体检测,就是除了对物体进行分类外,还要物体在图片中区分出来,一般是用矩形框框出来。当然可以看到,这是物体分类任务的进一步前进和扩展。

算法:fasterRCNN & Yolov3。结果是:。。。。看不懂。。。

这个太深奥了。感觉modelarts的实践操作和算法原理之间,对于我来说,有一道无法跨越的鸿沟

另外,扩展资料里有一些资料,这些大致不面向初学者,看不懂,但我还是点开看了一遍。建议就是,这类普及的资料,有些还是不要放到github上了,有时候因为网络原因图片显示不出来,还是放国内比如gitee上比较好

第五周

1猫狗分类,很经典的数据集,不知道经典在哪里?
0-9的手写数字识别
花卉,这个对认识不认识的花倒是很有作用
ImageNet。以上为4中数据集
VGG16神经网络,原理还是听不懂,卷积啊池化啊
做任务垃圾分类,用了一个之前华南的服务器下载数据集,再上传到obs(北4)
上传速度稳定在600-700KB/s,与购买时5M的带宽基本一致
这一次和往常不一样,并不是使用市场采购的算法,而是使用在桶里的代码;所以选择“常用框架”;数据来源也在桶里,所以不选择需要在modelarts进行标注的“数据集”

OCR识别,虽然中文比较难,但案例里识别的很好呀。当然算法原理还是看不明白的。

第六周

在NLP案例开发里,有一些新的内容:华为云对话机器人服务。
里面有一句“未来5年我们每个人都要逐渐适应和机器人互动”
这句话如果说的是趋势,很有可能是这样

但是这种趋势是机器人适应人,而不是人去适应机器人,技术应该为人服务,而不是去糊弄人。有些企业的客服,转一大圈找不到一个活人,问题还是没有解决,这不是让机器人糊弄活人吗?

当然了,对于重复性的问题,机器人是很有优势的,而且能无缝转人工的话,就很好。

在视频中听了一小段机器人回访理赔,非常自然,我听不出来是机器人还是自然人。机器人说“你好,我是XX保险的客服小张”,我在想,机器人客服将来有必要在会话开始时表明自己是机器人身份吗?这是不是对客户的一种尊重?

第七周

在学习的过程中,问了二个小问题,但是当我学习完的时候,已经知道了答案。

Hilens Studio开发平台,从课程介绍里来看,功能非常的强大。特别是模拟器功能,当我们没有购买物理端侧设备时,照样可以使用,而且和真实设备使用效果相差很小,很让人觉得不错。

这里面有一个开发的流程,是比较重要的,

首先,要有模型。这个模型怎么得来的,自己弄来的,要去学AI,或者到市场里购买

其次,模型要能在华为平台上用,所以要转换

然后,在Hilens上导入模型,进行AI应用开发,调试

最后,部署到端侧设备。没有设备,可以用模拟器,比如模拟器也支持手机摄像头,或者上传视频,很想试一试。

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