在暑期《机器学习与人工智能》课程学习过程中，在老师的指导下，我们学到了深度学习的知识，与各大高校的同学们一起交流探讨的过程中，我们也开拓了自己的眼界，对各学科的研究学习有了更加深入地了解，令我感觉受益匪浅。
在第一次课程的学习中，我们首先了解了深度学习的概念等内容。我第一次了解到神经网络包括了前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络，而学习方法则有监督学习、无监督学习、强化学习这三种类型。在老师的拓展中我们学习了一些在现实生活中的应用：计算机视觉、自然语言处理、资金机器人与控制等。
在讲课的过程中，老师也采取了很多有趣的互动来活跃课堂气氛，在课件中老师为我们设置了两个有趣的定理评估，也时刻向我们发出提问来活跃我们的思维，同时也通过我们的评论，老师能够获悉我们的疑问，从而更好地解决问题，更加深入地探讨问题。在课程的学习过程中，我们更多是从一个问题作为切入点之后延伸探讨。“什么是机器学习？或什么是人工智能？或什么是智力？”通过问题我们陷入思考，然后通过发言表达自己的想法。在这个过程中，我见识到了各方学员的优秀，他们大胆开放，踊跃发言，善于表现自身的才能，令人内心涌现出无限的向往和豪情。此后，老师便会为我们讲解他的看法：机器学习是使计算机无需显式编程就能学习的研究领域。
之后我们又了解了神经网络，主要是通过人工神经网络的生物学起源、神经元模型和基本网络结构以及神经网络学习这几个模块展开学习，此外，老师还为我们拓展介绍了Pytorch的一些知识。我们认识到人工神经网络已经发展为人类神经系统的数学模型生物学，人脑在许多领域都优于计算机。这就是研究神经计算的动机。
在了解神经网络的基础上我们继续探索了计算机视觉的学习。什么是计算机视觉？对于首次了解这一方面的我来说，这相较于神经网络无疑是更难理解的一个课题。而在老师的讲解下，我了解到计算机视觉是人工智能的一个领域从数字中获取有意义信息的计算机和系统图像、视频和其他视觉输入并采取行动或做出基于该信息的建议。而老师也是通过生动有趣的图像来加深我们的理解。我也从而认识到我们的生活中确实需要计算机视觉。在人工智能中，有几个非常有趣和直观的概念模仿人类智力。“人类并不是每一秒都从零开始思考。”记忆是大脑的能力该数据或信息被编码，并在需要时进行存储和检索。
我们还学习了RNN的历史以及灵活性以及基本网络架构等。通过学习我们知道了基本网络架构是一种递归神经网络最基本的层次，只是一个密集连接神经的类型网络与正常进给的关键区别前向网络是时间，特别是递归神经网络中的隐层网络被反馈到自身。但可以发现它们并不是那么简单，与普通神经网络不同，递归神经网络可以认为是同一网络的多个副本，每个副本向继任者传递消息。
随后我们又开启了新的课程。在战略品牌管理课程中，我了解到了品牌的设计理念的重要性和品牌的意义，对于各个品牌有了更深层次的理解，也对自身的发展有了一定的思考。授课老师温润尔雅的授课方式让人沉浸于课堂学习中，我们见识到了更加广阔的品牌世界，也对未来有了更多的思考。
而在创新与创业管理的课程中，老师幽默风趣的讲解将我们带到了更加广泛的世界宏图我们进一步地开拓了眼界，了解了创新在生活中的重要性，理解了创业的艰难和要求。这让我们对自身有了一定的评估与判断，更有利于我们对未来的规划与展望。
总的来说，这次的学习生活，不仅增强了我们对世界各界的理解，更重要的是拓宽了我们的思维，以更加开拓的视野是观察世界，当然，老师的幽默风趣的中英文讲解模式也让我学习到了很多有用的专业词汇。总之，这次课程是我们见证世界突破思想的机遇，也是我们不断优化自我的挑战。
撰稿人：栾希芸 初审人：安蕾 终审人：门辉华
