计算机科学与技术人工智能公司人工智能实习生实习报告

计算机科学与技术人工智能公司人工智能实习生实习报告一、摘要2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家人工智能公司担任人工智能实习生。核心工作成果包括参与开发一个图像识别模型，通过调整超参数和优化算法，将模型在测试集上的准确率从82%提升至89%，处理了约5万张标注数据集。应用了Python编程、TensorFlow框架和机器学习算法，具体包括使用Kmeans聚类进行数据预处理，减少了30%的冗余特征。提炼出的可复用方法论是：通过迭代实验记录参数变化与性能关联，建立标准化模型评估流程，有效缩短了模型调优周期。二、实习内容及过程2023年7月10日到9月5日，我在一家人工智能公司实习。主要是跟着团队做个项目，开发个图像识别模型。初期帮着整理数据，有大概5万张标注图片，得手动检查错标。后来开始接触模型调优，用的是TensorFlow，调了学习率和批大小这些超参数。记得有一次模型准确率上不去，卡了两天，最后发现是数据集里有噪声样本，去重后效果明显好多了。团队那会儿在做实时预测，我参与过一次线上部署，学到了怎么用Docker打包模型。困难是有的，比如初期对业务场景不熟，有些技术选型拿不准。后来多跟导师和senior沟通，也看了不少论文，慢慢找到了感觉。收获是实实在在的，把课程里讲的卷积神经网络、交叉熵这些真正用到了手。最直观的是模型准确率从82%提到89%，虽然不算颠覆性，但对我这种新手挺有参考价值的。唯一有点不足的是公司培训挺随性的，有时候想学点新东西没条理。我建议可以搞个固定的技术分享会，或者给新人配个导师，这样效率可能更高。岗位匹配度上吧，感觉理论知识和实际业务需求还是有点差距，有时候得现学现用。不过也挺好，逼着自己快速成长。这段经历让我意识到，做AI不能光会写代码，还得懂业务，不然很多想法根本落地不了。对我职业规划来说，更坚定了往工业界走的念头，实验室太清静了，还是市场挑战大点带劲。三、总结与体会这8周，从2023年7月10日到9月5日，感觉像是把书念活了。以前学机器学习，调个参数就琢磨半天，现在直接上手处理5万张标注数据，用Kmeans预处理去重特征，看着准确率从82%一点点爬到89%，心里特踏实。这让我明白，实习的价值就是把你知道的抽象理论，变成能解决实际问题的工具。对我职业规划的影响挺大的。以前觉得AI就是搞搞算法，现在看到模型上线、监控效果，才知道系统工程多复杂。团队那套标准化评估流程，记录参数变化和性能关联的方法，我记下了。回去得系统学学Docker部署，争取把实践再补齐。行业趋势吧，感觉现在大家都讲工业级AI，模型光好没用，还得快、还得稳定。这点我在参与实时预测项目时感受最深，以前觉得精度95%就完美，现在明白延迟多少毫秒，在线环境怎么处理异常，同样重要。心态转变也挺明显。以前做实验，跑不通就改参数，现在会先想方案是不是合理，怎么验证，责任感强了不少。抗压能力也锻炼了，调模型调到半夜是常事，但看到最终成果，觉得都值了。未来打算沉下心学学深度学习框架的底层，顺便考个相关认证，把实习经验转化成硬通货。毕竟市场这么卷，光会理论肯定不行，得把技术搞扎实，才能混出头。这段经历让我真正感受到，学计算机不只是敲代码，更是学怎么把想法变成能改变东西的东西。四、致谢感谢实习期间给予指导的导师，在模型调优和数据处理上给了我不少启发。感谢团队里的各位同事，