Invent the Future Program Journal

简单介绍一下这个人工智能夏校：此夏校是由李飞飞参与创建的非盈利机构AI4ALL举办。我今年参加夏校的SFU是AI4ALL唯一在加拿大的举办此项目的大学，其他美国大学有包括卡耐基梅隆大学，斯坦福大学，普林斯顿大学及密歇根大学等10所学校。这个夏校致力于让更多样性的人群（女性，少数族裔）了解和创造AI。

夏校经历分享

Day 1July 15

夏校的第一天课程满满。一大早六点起床,长途跋涉2小时到学校(公交+天车+公交)。有两位非常热情的大学生在门口迎接我们24名学生并指引我们到阶梯教室。我们的总负责教授Dr.Karimi 首先介绍了这两周program的课程和丰富的课外活动。

介绍完概要之后，第一节课的老师给我们介绍了基本的人工智能概念和其运用的领域。主讲的老师是一位有着18年人工智能教书经验的教授，虽然她讲的东西很广泛，但很详细，她还给我们展示了不同的高级机器人的小视频，如 IBM Watson, 自动驾驶技术，虚拟对话，语音识别，小提琴机器人等。还有不少的博士生坐在教室后面旁听。整个演讲下来，我学习到了更加深入的人工智能概念和理论。

短暂的休息过后，另一名教授则带领着我们学习基本的python 编程知识。

午饭是有学校提供的，有各式各样的三明治，沙拉，甜点等。本以为中午的休息时间很多，但发现和新认识的朋友们一聊天时间就过去了。

下午分别有两个讲座。一个是有关于如何提升自我，如何让自己的简历更加优秀突出的。我自认为这个讲座挺有用的，因为它着重强调了与教授或行内人士建立社交圈的重要性，因为如果有了足够大的朋友圈就会有更多的工作和实习的机会。

另一个讲座是关于机器学习算法之推荐系统(Recommendation system in machine learning)。我觉得挺有趣的，发现强大的推荐系统背后原来是复杂的代码和图像分析。不同的系统会根据你不同的习惯分析出你的特点和你喜欢的东西，从而给你推荐你可能喜爱的产品。(购物车推荐商品)

讲座结束后有两小时的社交活动。夏校负责人给我们准备了几个游戏。一个是寻宝游戏，老师给我们线索然后我们在校园内找到该线索的答案。通过不同的活动，我与其他人慢慢地增进了感情。虽然还不是很熟，但这两周都有很多的社交活动，放学的时候找到个同伴一起坐车回家，原本2小时无聊的车程也变得很有趣，尤其是我们在一起讨论新出的蜘蛛侠电影。

期待明天的机器人学习！

Day 2July 16

今天我们学习了人工智能之机器人。首先是一位非常酷的教授讲课。她在英国获取了硕士和博士学位并且在布里斯托大学担当研究教授，最近几年来到了温哥华进行自己的机器人研究。老师大概地讲述了一下机器人的发展历程，并且与我们一同分析了机器人的未来发展。总的来说，她认为人工智能是不会进化到毁灭地球的先进程度的，机器不会真正的自主学习，所谓的机器学习技术是由科学家在背后暗暗操纵，其具有的学习能力也是有编程的代码获得的，所以人类并不用担心未来被机器人取代。我们来讨论了大数据的分类方法，并用电脑自行尝试了一番，分析的结果很简单，但写代码的过程比较复杂。

午餐还是一如既往的丰富。经过早上4小时的讲座，所有人都像饿鬼一样吃得狼吞虎咽，午餐休息的半小时教室一片寂静，因为所有人都在努力的吃

下午的时候我们非常荣幸可以和机器人Pepper互动并学习到其背后的算法。我们还亲自用电脑编写了简单程序并且在Pepper 上尝试。

期待明日的生物计算机应用的学习！

Day 3July 17

夏校的第三天，感觉对人工智能相对了解的更加深入了。早上先是由一名在多大毕业然后在斯坦福大学进行生物科技研究的教授。她给我们讲述了人工智能在生物学方面的应用和发展。她给我们介绍了她读博士时的研究项目，是关于如何利用已知的基因知识来预测其他未知基因的属性运用大数据采集分析。她研究的课题还是比较有趣的，因为如果人工智能能真正的运用在医学领域，药品的研究能更加快速，而且医生也能更精准的诊断病人。老师的演讲水平也很高，所有的人都听得津津有味。

之后我们还学习了如何运用不同的方法处理和分类大量的数据，并且讨论了电脑预算的可能性问题。今天讲的理论特别多，虽然不是很懂中间写代码的过程。

下午的时候非常荣幸地与在大学里学习计算机科学的学生们进行讨论。讨论的话题包括伦理问题，应用问题等。之后还参观了一下大学的机器人实验室，无数的无人机摆放在内。

晚上又挪了2小时才回到家。

期待明天的自然语言处理的学习和击剑活动！

Day 4July 18

今天上午的讲座是由Facebook 的自然语言研究的专家带来的。她今天先简单地介绍了一下语言在人工智能技术上的应用和如何使电脑理解人类语言的过程。自然语言处理系统如今已经运用到了很多软件上，比如Apple Siri, Amazon Alexa, Google Home等等的语音识别系统。

不仅如此，当今的人工智能技术已经可以从人类的语言转化为图像或者是从图片转化为文字。这就是为什么我们在用百度或者是谷歌搜索引擎查询图片的时候它们总是可以显示出你想要的图片。很多的动画片制作也开始使用人工智能，根据文字的详细描述来生成不同场景和人物(反正我感觉挺酷的)老师还说以后的技术应该可以高级到你把一本哈利波特的书输到电脑里，它会自动的生成一部电影或者动画！虽然老师讲的大部分关于电脑计算的公式不是很懂，但我还是学习到不少基本的语言识别的知识的。

课间过后是我们正常的学习编程的时间。今天讲的是如何将文字转化为数字然后再将其代码输入到电脑让电脑进行自动转化。经过前几天的学习，老师讲课的速度越来越快(习惯了给硕士生讲课)，很多他讲到的新的概念我都还没掌握好就过到下一个了。(自主学习和回家复习变得如此重要)

今天的午餐真的要特别表扬一下，墨西哥卷味道真的太好吃了，一不小心吃了两个。还有无数的巧克力和芝士蛋糕，沙拉和水果。(我有一种感觉参加完夏校后我不仅能学到很多知识，还增胖了3斤)

今天下午的社交活动是非常有趣的击剑活动。第一次穿上装备和头套(一点都不舒服，带上基本看不见，还会呼吸困难)，拿着剑去戳人家还是挺激动的。我们的老师其实还是一名在校学生，但她已经是加拿大国家队的一员(她才学了五年)她教了我们一些击剑的基本动作和技巧，后来我们还玩了自由击剑，每个人都可以击其他人。从来没有玩过击剑的我感觉这个独特的经历还是很值得去体验的！

非常期待明天的电脑视觉技术的学习还有下周的项目研究小组的公布！

Day 5July 19

终于到周五了，这不仅代表了我明天不用早起，也代表了教授们最后一天的讲座，因为我们下一周会分组开展研究项目。今天的讲座的主题是我最感兴趣的电脑视觉。整个讲座，教授围绕着电脑视觉的领域简单的介绍了一下其属下的不同小领域，包括人脸识别，平面图像转化为3D图像，动画模型仿真模拟计算，场景渲染，VR和AR虚拟现实技术等等。电脑视觉的应用范围非常的广泛，包括娱乐产业，产品设计，识别技术和电影后期制作等等。因为小学时的我学习过平面动画制作再加上高中的时候制造了很多3D模型，这个讲座使我对这个领域更加感兴趣了。但是以前的我有一个误解，就是我以为动画电影里的模型全部是用人手画出来的，所以想做动画的话要有非常好的美术基础。

当今的技术，很多动画图像或者影视效果都不是人手画的。更多的情况下是由程序员或者是负责渲染场景的工程师用算法生成的。如今的电影产业已经加入了很多的人工智能技术，很多火灾或者车祸的场景还有科幻电影里的画面都是由电脑通过代码而生成的。谷歌的3D地图或者是苹果的全景摄像功能的背后，都是一串串工程师们计算出的算法。在未来，越来越多的机器学习和人工智能会运用到电脑视觉中。之后的编程时间，我们学习了如何将绿幕转化为自己想要的图片，还有如何计算不同的颜色在照片里的比例(自认为是最有趣的编程课了！)

下午的时候学习了一下人工智能领域里最复杂的深度学习和神经网络，了解到了神经元在机器理解学习和翻译软件里的应用。话题非常深奥难懂，值得深入研究。之后有负责下周带领项目的导师来为我们介绍四个不同的项目，包括机器人，自然语言处理，电脑视觉和生物信息。每个人选出自己最喜欢的两个项目，然后用负责人周末的时候做最后的决定(希望我可以去电脑视觉分析的小组！)

终于周末了，可以稍微放松一下，晚上可能看个电视。