学习心得周记

学习周记一

本周我们学习的是图像处理基础，数字图像是我们生活中接触最多的图像各类，它伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片，现在已进入信息化时代，图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展。而作为人工智能的机器人只能通过计算机语言理解图像，通过一周的课程学习我们虽说还没有完全理解数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像方面的知识有了深入的了解，更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，对机器人语言及机器人的理解有了更深了解。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。当然通过一周的课程学习还是远远不够的，随着课程的逐渐深入学习，渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，我之前理解为如何利用一些软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏重于如何通过编程实现实现如何对图像进行一些类似于锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用编程软件实现并进行调试，然而我的编程能力还是小白，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验，并且后半学期课程任务较重，加上时间不是很充裕，这对于需要大量实践的数字图像处理课程就是个很大的问题。所以我在这方面的学习还很需要努力。

学习周记二

本周主要学习Python语言，通过讲解与企业化标准的培训，使我加深了对python的认识。因为没有编程语言的基础，所以这次实训入门时也相对困难许多。这是我第一次接触到Python语言。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。公认的特点是简单、易学、免费、开源等等。Python的地方是对字符串操作特别的灵活、采取缩进的方式简单明了、以及简单的语法。其内嵌数据库中有很多常用函数，需要使用时调用即可，这一点让我觉得相当方便，可以说少写了一半代码。相对比所学过的其他语言来说确实很灵活。python 变量类型是根据输入值变化的，数据长度是动态的，对其进行赋值时不需要特意去定义其类型和长度。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，python中双引号和单引号作用一样,print 'hello World'和print "hello World"是一样的(print语句中连接字符串用,)。python,使用变量,不需要定义类型,只要赋初值就行。基本语法：import sys 0,'b') //在第0位之前插入b (10) //增加‘10’('b') //计算a中有几个元素‘b' //移除() //清除'

通过这周的学习我深刻的了解到，只有经历过，才知道其中的滋味。对于我而言，通过这次学习，不得不说，Python真的是一门非常不错的语言，但是如果想要深入学习编程知识的话，老师不建议以Python作为入门语言，是能在Java或C的基础上去学习，这样会好很多。

而且现在随着人工智能的火热，Python必将会在未来的生产工作中占据很大比重。所以，现在学习一些Python的知识还是很有必要的。

学习周记三

本周学习的是ABB工业机器人，此次培训时间虽短，但内容安排紧凑、形式多样，取得了很好的效果。在蒋老师的精心指导下，此次培训内容进行的非常顺利。几天的学习，大家认真倾听，认真记录，认真思考，收获很多。本次培训学习的是工业机器人仿真，前几天主要以介绍工业机器人的结构、参数为主，随后我们学习了工业机器人仿真软件，开始学习时由于不熟悉仿真软件的操作环境，在对工件坐标系的创建、运动轨迹的仿真、操作窗口的意外关闭等内容经常出错，再加上以前从未接触过机器人，被一些小问题搞的团团转，一次次的请教老师，直到把问题弄明白为止。这次培训我看到了他人的长处，也发现了自己很多方面的不足，深深地感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业技能的缺乏，特别是专业理论、专业技能，还有教学方法、教学理论方面都有待加强，理论知识只有通过实践、应用到实际操作过程中，才能深刻理解和掌握。因此，作为职业学校教师来说，就应该把实践教学环节放在一个重要的位置，从学生一入学开始就不断地培养学生的实际动手能力，等到毕业时就能够在短暂的培训后马上进入正常工作，给企业就能够带来稳定和及时的利润，职业教育的目标也就得到了充分的体现。

通过这次机器人培训学习，我感触很深，收获很大。作为一名职教教师要经常学习先进的科学技术和最新的研究理论，时刻更新丰富自己的知识，用最新的理论知识指导自己的教学，指导自己的理念，使自己的思想有所突破、有所创新，为我校为社会多做贡献。

学习周记四

本周主要学习了人工智能在人脸识别中的应用，生物特征识别技术包括人脸识别、指纹识别、语音识别、表情分析及理解、虹膜识别等人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统、智能人脸监控系统、用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统、网络服务中的在线验证系统等。产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族、性别、年龄、心理等。外在因素主要有光照变化、角度偏转、姿态、噪声千扰、遮挡、以及化妆遮挡物等。人脸识别包括四个主要步骤：图像预处理、人脸检测、面部特征提取和分类识别。人脸识别包括四个主要步骤：图像预处理、人脸检测、面部特征提取和分类识别。

通过这周的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。