人工智能人工智能公司人工智能研發(fā)實習生實習報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在人工智能公司擔任人工智能研發(fā)實習生。核心工作成果包括參與開發(fā)圖像識別模型，將準確率從82%提升至89%，處理并標注數(shù)據(jù)集共計15,000張，使用Python和TensorFlow框架完成模型訓練與調(diào)優(yōu)，通過交叉驗證優(yōu)化超參數(shù)，將推理速度提升20%。專業(yè)技能應用涉及深度學習算法實現(xiàn)、數(shù)據(jù)清洗與增強、以及Git版本控制協(xié)同開發(fā)。提煉出的可復用方法論包括自動化數(shù)據(jù)預處理流程，利用JupyterNotebook實現(xiàn)可重復實驗環(huán)境搭建，以及基于PyTorch的模型遷移策略，顯著縮短開發(fā)周期。

二、實習內(nèi)容及過程

2023年7月1日至2023年8月31日，我在人工智能公司參與研發(fā)項目。實習目的是接觸實際工業(yè)級項目，提升模型開發(fā)能力。公司主要做計算機視覺領域的解決方案，有多個成熟項目在落地。我加入的是圖像識別團隊，負責模型訓練與優(yōu)化。初期參與數(shù)據(jù)預處理，清洗了15,000張標注錯誤的圖片，用Python腳本去除重影和噪點，使數(shù)據(jù)集質(zhì)量提升30%。中期參與一個物體檢測項目，使用YOLOv5框架，初期mAP只有65%，通過調(diào)整錨框大小和增加數(shù)據(jù)增強策略，mAP提升到72%，推理速度從200ms降低到150ms。遇到的問題是模型在細小物體上漏檢率太高，嘗試過FasterRCNN但效果不明顯，后來學習使用特征金字塔網(wǎng)絡FPN，結合預訓練的ResNet50backbone，漏檢率下降40%。團隊主要用GitLab管理代碼，但我對CI/CD流程不熟，后來通過看文檔和請教同事，學會了用Docker容器化部署實驗環(huán)境，把模型迭代周期從兩天縮短到一天。實習中認識到工業(yè)級項目對魯棒性和效率要求極高，與學校作業(yè)差別很大。公司培訓機制比較松散，沒人系統(tǒng)講工程實踐，有時候會搞不清任務優(yōu)先級。崗位匹配度上，希望接觸更多前沿算法研究，但實際工作更偏向工程落地。建議公司可以組織每周技術分享，或者引入更規(guī)范的項目管理工具。這段經(jīng)歷讓我明白，扎實的基礎和快速學習能力同樣重要，以后要更注重代碼規(guī)范和實驗記錄，避免重復踩坑。

三、總結與體會

2023年8月31日結束的8周實習，讓我把課堂上學到的深度學習理論用到了實際項目中，感覺收獲特別大。之前做作業(yè)時，數(shù)據(jù)集幾百張，模型跑幾分鐘，根本不知道怎么跟工業(yè)級需求對接。這次參與的項目里，處理的數(shù)據(jù)量是15,000張，模型訓練要跑36小時，從數(shù)據(jù)標注規(guī)范到模型部署上線，每個環(huán)節(jié)都要考慮效率、穩(wěn)定性和可復用性。比如用GitLab管理代碼時，剛開始分支沖突不斷，合并代碼老出錯，后來跟著老同事學了幾招，現(xiàn)在能熟練用rebase解決沖突，還懂了怎么寫Dockerfile打包環(huán)境，這些都是在學校沒接觸過的硬核技能。

這次經(jīng)歷讓我更清楚自己未來想做什么。之前覺得搞算法就行，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)工程能力同樣重要。公司里有人做前沿研究，有人做模型優(yōu)化，還有人負責系統(tǒng)集成，每個方向都有價值。我發(fā)現(xiàn)自己對模型蒸餾挺感興趣，打算下學期深入研究這個方向，看看能不能把SOTA模型的精度和效率平衡得更好。實習時用的TensorFlow和PyTorch框架，我準備明年去考個相關認證，把技能系統(tǒng)化。行業(yè)里現(xiàn)在都在提端側AI，像手機、攝像頭這些設備要裝AI模型，對輕量化、低功耗要求特別高，我打算關注這塊方向，爭取畢業(yè)時能做出點東西。

最重要的是，實習讓我體會到從學生到職場人的轉(zhuǎn)變。以前做項目圖好玩就行，現(xiàn)在得考慮成本、進度和用戶需求，壓力確實大，但每次解決問題后那種成就感也特別實在。公司雖然培訓機制不咋地，但我主動找導師請教，最后還是學到了不少東西。以后再遇到困難，不會像以前那樣慌，會先自己查資料，實在不行再求助，這種心態(tài)比實習本身收獲更大。感覺這8周過得特別快，但學到的東西夠我用很久了。

四、致謝

感謝在人工智能公司實習的這段經(jīng)歷，讓我學到了很多實用的知識。特別感謝我的導師，在模型優(yōu)化和工程實踐上給了我很多指點，特別是教我如何用特征金字塔網(wǎng)絡解決漏檢問題。團隊里的同事也幫了我不少忙，