《人工智能概论》课程自述

专业背景

本人来自计算机专业，目前的课程学习方向是“大数据与人工智能”，对于人工智能及相关课程存在一定的了解，并有一定的编程能力。

本人熟悉 Java、Python、C 等编程语言，并对 Pytorch、SK-learning、pandas、numpy、Qt 等架构或包有一定实践经验，且可以对数据进行简单的建模、训练及发布。

实践构思

数据整合平台

将多端数据整合在一个固定的平台，可以基于原始的数据进行快速的数据呈现，已达到高效鉴别的作用。其次，可以在此平台上方便管理和操作数据以及数据的引用端。

数据操作

一方面，可以利用学生的行为轨迹数据来预测学生的活动范围及公共设施利用率，并基于此数据可以更方便地进行监控人员以及设备维护。

另一方面，已经获得的数据模型可以在整合平台方便地发布并利用数据进行实时性能评估、测试、以及对模型的维护。而在这个过程中，也可以方便的对相关数据、模型进行权限管理已达到高可操作化。