人工智能人工智能公司人工智能研发实习生实习报告

人工智能人工智能公司人工智能研发实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在人工智能公司担任人工智能研发实习生。核心工作成果包括参与开发图像识别模型，将准确率从82%提升至89%，处理并标注数据集共计15,000张，使用Python和TensorFlow框架完成模型训练与调优，通过交叉验证优化超参数，将推理速度提升20%。专业技能应用涉及深度学习算法实现、数据清洗与增强、以及Git版本控制协同开发。提炼出的可复用方法论包括自动化数据预处理流程，利用JupyterNotebook实现可重复实验环境搭建，以及基于PyTorch的模型迁移策略，显著缩短开发周期。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至2023年8月31日，我在人工智能公司参与研发项目。实习目的是接触实际工业级项目，提升模型开发能力。公司主要做计算机视觉领域的解决方案，有多个成熟项目在落地。我加入的是图像识别团队，负责模型训练与优化。初期参与数据预处理，清洗了15,000张标注错误的图片，用Python脚本去除重影和噪点，使数据集质量提升30%。中期参与一个物体检测项目，使用YOLOv5框架，初期mAP只有65%，通过调整锚框大小和增加数据增强策略，mAP提升到72%，推理速度从200ms降低到150ms。遇到的问题是模型在细小物体上漏检率太高，尝试过FasterRCNN但效果不明显，后来学习使用特征金字塔网络FPN，结合预训练的ResNet50backbone，漏检率下降40%。团队主要用GitLab管理代码，但我对CI/CD流程不熟，后来通过看文档和请教同事，学会了用Docker容器化部署实验环境，把模型迭代周期从两天缩短到一天。实习中认识到工业级项目对鲁棒性和效率要求极高，与学校作业差别很大。公司培训机制比较松散，没人系统讲工程实践，有时候会搞不清任务优先级。岗位匹配度上，希望接触更多前沿算法研究，但实际工作更偏向工程落地。建议公司可以组织每周技术分享，或者引入更规范的项目管理工具。这段经历让我明白，扎实的基础和快速学习能力同样重要，以后要更注重代码规范和实验记录，避免重复踩坑。

三、总结与体会

2023年8月31日结束的8周实习，让我把课堂上学到的深度学习理论用到了实际项目中，感觉收获特别大。之前做作业时，数据集几百张，模型跑几分钟，根本不知道怎么跟工业级需求对接。这次参与的项目里，处理的数据量是15,000张，模型训练要跑36小时，从数据标注规范到模型部署上线，每个环节都要考虑效率、稳定性和可复用性。比如用GitLab管理代码时，刚开始分支冲突不断，合并代码老出错，后来跟着老同事学了几招，现在能熟练用rebase解决冲突，还懂了怎么写Dockerfile打包环境，这些都是在学校没接触过的硬核技能。

这次经历让我更清楚自己未来想做什么。之前觉得搞算法就行，现在发现工程能力同样重要。公司里有人做前沿研究，有人做模型优化，还有人负责系统集成，每个方向都有价值。我发现自己对模型蒸馏挺感兴趣，打算下学期深入研究这个方向，看看能不能把SOTA模型的精度和效率平衡得更好。实习时用的TensorFlow和PyTorch框架，我准备明年去考个相关认证，把技能系统化。行业里现在都在提端侧AI，像手机、摄像头这些设备要装AI模型，对轻量化、低功耗要求特别高，我打算关注这块方向，争取毕业时能做出点东西。

最重要的是，实习让我体会到从学生到职场人的转变。以前做项目图好玩就行，现在得考虑成本、进度和用户需求，压力确实大，但每次解决问题后那种成就感也特别实在。公司虽然培训机制不咋地，但我主动找导师请教，最后还是学到了不少东西。以后再遇到困难，不会像以前那样慌，会先自己查资料，实在不行再求助，这种心态比实习本身收获更大。感觉这8周过得特别快，但学到的东西够我用很久了。

四、致谢

感谢在人工智能公司实习的这段经历，让我学到了很多实用的知识。特别感谢我的导师，在模型优化和工程实践上给了我很多指点，特别是教我如何用特征金字塔网络解决漏检问题。团队里的同事也帮了我不少忙，