人工智能智港人工智能实习生实习报告

人工智能智港人工智能实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在智港担任人工智能实习生。核心工作成果包括参与开发图像识别模型，通过优化算法使模型准确率提升12%，处理并标注3.2万张数据集，其中错误率低于0.5%。应用PyTorch框架进行模型训练，累计编写并调试代码超过8000行，成功部署3个API接口，日均处理请求量达2000次。提炼出数据增强策略，通过旋转、翻转等变换将数据集规模扩大40%，有效缓解过拟合问题。掌握的技能包括模型调优、分布式计算和自动化测试，可复用方法论为“小批量迭代训练法”，即每次调整参数后仅用5%数据验证效果，缩短开发周期30%。二、实习内容及过程实习目的主要是想把书本上的深度学习理论用上，看看工业界的项目是啥样，顺便熟悉下工作流程。实习单位是家做智能分析的，主要搞图像识别和自然语言处理，客户覆盖零售和制造行业，团队不大但氛围挺好，大家都在一线搞研发。实习内容就是跟着师傅做个项目，目标是优化一个商品识别模型，提升线上准确率。我负责数据预处理和模型调优那块儿。刚开始是整理标注数据，原始数据集有3万张，但标注错得厉害，直接喂给模型效果就炸了。我花了2周时间，用Python写脚本自动清洗，还手动复核了5000张照片，错误率从15%降到3%以下。模型训练那会儿，用的是ResNet50，我在基础上加了数据增强，试了随机裁剪、色彩抖动，还有点小技巧是用对抗生成网络（GAN）生成假数据，最后把准确率从87%提到了99%。记得有次参数调不对，模型直接跑偏，花了3天才找回来，主要是没搞懂学习率衰减曲线咋看。后来跟团队学用了TensorBoard可视化工具，对loss和accuracy曲线一通分析，效率高多了。遇到最大挑战是算力不够，有时候训练要等一两天，就琢磨着怎么用更高效的网络结构，最后试了EfficientNetLite0，效果不错还快不少。还有次线上模型效果突然差了，排查了半天发现是测试集换了环境，光照变了，逼着我把数据增强做得更狠。收获挺多的，不仅是技能，比如现在对交叉验证、早停法这些概念理解深了，还学会了怎么跟团队沟通需求。职业规划上更清楚自己想要干啥了，想往算法优化方向发展，毕竟这块儿最能体现技术价值。实习单位管理上有点问题，比如需求变更没人统一管，经常让我返工。建议可以搞个需求追踪系统，或者定期开个短会同步下。培训机制也一般，就给了个基础知识文档，要是能安排几场内部技术分享会就好了。岗位匹配度嘛，我学的理论多，但实际工程经验差点，要是实习前能接触点系统设计的东西，上手会更快。三、总结与体会这8周在智港的经历，让我对人工智能的理解从抽象的理论变成了实实在在的项目。实习的价值闭环在于，我不仅把学期学的深度学习、模型优化知识用上了，还通过解决实际问题，加深了理解。比如，之前觉得FocalLoss只是个参数，实际调优时发现它对处理类别不平衡数据有多关键，这背后是反复试验数据集标注比例、查看混淆矩阵才悟出来的。参与的项目虽然只是系统的一小部分，但能感受到整个产品迭代的生命周期，从需求分析到最终部署，每个环节都挺讲究的。这让我明白，做技术不能光埋头写代码，得懂业务，得跟人沟通。对我职业规划的影响挺大的。现在更清楚自己想做什么了，是想去大厂卷算法工程师，还是去创业公司搞点东西。这次实习让我看到，算法能力是基础，但工程实践、快速学习能力同样重要。比如我发现自己写代码还行，但文档写得糙，调试效率不高，这直接促使我计划下学期考个数据结构与算法的证书，把基础打牢。同时，看到团队用MLOps流程管理模型版本，我也在琢磨要不要学学相关工具，比如Docker和Kubernetes，这能帮我把模型部署得更快。行业趋势这块儿，感觉现在大家都在拼效率，模型压缩、量化是热点，还有端侧部署越来越火。我实习时参与的图像识别项目，就因为客户设备算力有限，最后用了模型剪枝和知识蒸馏，效果掉得不多但速度快了快一半。这提醒我，技术不能只追求精度，还得考虑实际落地。未来做项目，我会更注重这一点，多想想怎么在精度、速度和成本间找到平衡点。心态转变是最大的收获。以前在学校，做项目就是完成任务，现在明白每个代码提交、每个测试用例通过，都可能影响到真实用户，这种责任感完全不一样。遇到模型跑不通的时候，以前可能直接放弃，现在会想方设法找原因，甚至主动去请教别的组员，抗压能力确实强了点。虽然只是短期实习，但感觉离职场人近了一步，知道以后工作中得注意啥，比如时间管理、怎么跟人合作。这段经历也让我意识到，持续学习太重要了，技术这东西天天变，不学就落后。后续我会把实习中用到的工具、方法整理成笔记，有空就翻翻，争取下次实习或者找工作时能派上用场。致谢感谢智港提供的实习机会，让我接触到了真实的AI项目。特别感谢我的导师，