秋意渐起，计算机应用能力大赛即将开始啦！10月27日晚迎来了本次大赛的培训会活动，让我们一起来回顾下孙强博士为备赛选手准备的培训会内容吧！

 本次培训会分别从人工智能的发展现状、计算机视觉、自然语言处理、多模态任务四个板块展开。

1. 人工智能现状

 孙强博士为我们介绍了alphafold蛋白质结构预测、自动驾驶、chatgpt大语言模型等新兴人工智能应用，同时演示了人工智能在其他方面的应用（绘图等）。这些应用为我们带来了可观的经济效益与极大的生活便利。

 接着，本次讲座介绍了人工智能的开端，概述图灵的生平与人工智能的发展历程，其中孙强博士强调人工智能这一名词是在达特茅斯会议中正式诞生的。人工智能经历了推理期、知识期、学习期三个过程。而现在我们正在经历深度学习的兴起阶段。同时孙强博士为我们解答了如何开发一个人工智能系统。

 之后，孙强博士介绍了神经网络的基本情况和深度学习相关内容，总结了机器学习是目前人工智能的重中之重，其在语音识别、图像识别等方面有广泛使用。

2. 计算机视觉

 孙强博士以图像的形式，直观地表现出二维卷积网络。在图像中，卷积层、子采样层、全连接层交叉堆叠，构成了卷积神经网络的基本结构，这使得同学们能够更加方便地理解卷积层、汇聚层的具体含义。

3. 自然语言处理

 孙强博士提出了前馈神经网络的不足，指出每层的节点之间是无连接的。而循环网络神经网络可以弥补其部分不足，从而可以更好模拟向量机。然后，孙强博士简要介绍了简单神经网络以及长短时记忆神经网络，分析了关于序列的各个问题。

4. 多模态任务

 孙强博士介绍了视觉语言任务分类与多模态任务背景，点出构建经典视觉问答模型架构可以解决视觉问答，并强调必要的视觉特征提取方法以及文本特征提取方法。

 本次培训会的基本内容到这里就步入尾声啦！希望本次培训会能给每个参赛同学们提供一些帮助与启发。

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 文案丨院创赛中心 匡思炀

 排版丨院创赛中心 韩亦沁

 审核丨许嘉麟

 责编丨彭鹏