計(jì)算機(jī)實(shí)習(xí)內(nèi)容

計(jì)算機(jī)實(shí)習(xí)內(nèi)容如下：

1、 貫徹堅(jiān)強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)和理論聯(lián)系實(shí)際的教學(xué)原則，增加學(xué)生對(duì)專業(yè)感性認(rèn)識(shí)的深廣度，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和技能為后續(xù)課程奠定較好的基礎(chǔ)。

2、通過實(shí)習(xí)，開闊學(xué)生眼界和知識(shí)面，獲得計(jì)算機(jī)硬件安裝和系統(tǒng)維護(hù)的感性認(rèn)識(shí)。與此同時(shí)安排適量的講課或講座，促進(jìn)理論同實(shí)踐的結(jié)合，培養(yǎng)學(xué)生良好的學(xué)風(fēng)。

3、實(shí)習(xí)中進(jìn)行專業(yè)思想與職業(yè)道德教育，使學(xué)生了解專業(yè)、熱愛專業(yè)，激發(fā)學(xué)習(xí)熱情，提高專業(yè)適應(yīng)能力，初步具備職業(yè)道德觀念。

4、通過對(duì)專業(yè)、行業(yè)、社會(huì)的了解，認(rèn)識(shí)今后的就業(yè)崗位和就業(yè)形式，使學(xué)生確立學(xué)習(xí)方向，努力探索學(xué)習(xí)與就業(yè)的結(jié)合點(diǎn)，而發(fā)揮學(xué)習(xí)的主觀能動(dòng)性。

實(shí)訓(xùn)內(nèi)容：

實(shí)習(xí)的主要內(nèi)容為計(jì)算機(jī)硬件組裝，故障檢測(cè)，BIOS系統(tǒng)的設(shè)置，簡(jiǎn)單硬件故障的排除，硬件工作原理的了解，系統(tǒng)的安裝與備份，系統(tǒng)還原，軟件的安裝與調(diào)試，系統(tǒng)維護(hù)等，并撰寫實(shí)訓(xùn)報(bào)告。此次實(shí)訓(xùn)由專業(yè)教師陳莉莉、梁金宏同志負(fù)責(zé)。此次實(shí)訓(xùn)主要安排以下幾個(gè)方面的任務(wù)：

1、 計(jì)算機(jī)硬件工作原理的了解，硬件之間的相互協(xié)調(diào)性了解。

2、 計(jì)算機(jī)硬件組裝，故障檢測(cè)與排除。

3、 BIOS系統(tǒng)設(shè)置

4、 硬盤的分區(qū)與格式化

5、 系統(tǒng)的安裝、備份、還原

6、 常用軟件的安裝與調(diào)試，系統(tǒng)維護(hù)。

7、 撰寫實(shí)訓(xùn)報(bào)告。

人工智能專業(yè)實(shí)習(xí)生？

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場(chǎng)景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識(shí)別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來數(shù)據(jù)或無法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。
根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。
根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識(shí)圖譜
知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。
知識(shí)圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識(shí)圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營(yíng)銷方面有很大的優(yōu)勢(shì)，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識(shí)圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語(yǔ)言處理
自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。
機(jī)器翻譯
機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語(yǔ)言到另外一種自然語(yǔ)言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日常口語(yǔ)等一些場(chǎng)景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語(yǔ)境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展，自然語(yǔ)言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對(duì)話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。
語(yǔ)義理解
語(yǔ)義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語(yǔ)義理解更注重于對(duì)上下文的理解以及對(duì)答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語(yǔ)義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語(yǔ)義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對(duì)話系統(tǒng)的精度。
問答系統(tǒng)
問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語(yǔ)言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語(yǔ)言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。
自然語(yǔ)言處理面臨四大挑戰(zhàn)：
一是在詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用和語(yǔ)音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞匯、術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)義和語(yǔ)法導(dǎo)致未知語(yǔ)言現(xiàn)象的不可預(yù)測(cè)性;
三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象;
四是語(yǔ)義知識(shí)的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型描述，語(yǔ)義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互
人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號(hào)中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：
一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;
二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);
三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識(shí)別
生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。
識(shí)別過程采用與注冊(cè)過程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫(kù)中確定待識(shí)別人身份的過程，是一對(duì)多的問題;確認(rèn)是指將待識(shí)別人信息與存儲(chǔ)庫(kù)中特定單人信息進(jìn)行比對(duì)，確定身份的過程，是一對(duì)一的問題。
生物特征識(shí)別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR
虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。
虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語(yǔ)義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。
目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢(shì)

實(shí)習(xí)內(nèi)容和方法

實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程寫作如下：

1、做會(huì)計(jì)憑證

雖然以前在學(xué)校實(shí)習(xí)過做憑證但隔一段時(shí)間還是會(huì)感到手生，一些細(xì)節(jié)問題容易被忽略。有些實(shí)際問題分析起來有點(diǎn)棘手。但在師傅的耐心輔導(dǎo)下我漸漸熟悉起來。后來看到師傅忙時(shí)我會(huì)主動(dòng)要求幫忙做事，盡量找一些鍛煉自己的機(jī)會(huì)。雖然還是會(huì)有問題，相比開始時(shí)卻有了很大的進(jìn)步。

2、學(xué)習(xí)使用裝訂機(jī)

剛開始我并不會(huì)使用專業(yè)的裝訂機(jī)裝訂憑證，我主動(dòng)請(qǐng)教師傅，請(qǐng)她幫忙，反復(fù)摸索、練習(xí)，算是基本掌握了操作步驟。后來的一次實(shí)踐更是彌補(bǔ)了我使用裝訂機(jī)裝訂憑證時(shí)細(xì)節(jié)處的不足。

3、錄工資表

當(dāng)時(shí)答應(yīng)幫忙錄工資表，還以為很簡(jiǎn)單。由于我的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)不是很好，結(jié)果操作起來問題百出，而且還費(fèi)時(shí)費(fèi)工。經(jīng)過這次實(shí)習(xí)我才真正體會(huì)到熟練掌握計(jì)算機(jī)操作對(duì)我們會(huì)計(jì)工作的重要。

4、發(fā)送表格

有了錄工資表的經(jīng)驗(yàn)，這次發(fā)送表格前我把所有問題和操作步驟都詳細(xì)了解了才發(fā)送的。結(jié)果還是出現(xiàn)了問題，其中的一張表格還沒弄完就被我發(fā)到了稅務(wù)部門。這完全是不細(xì)心的表現(xiàn)。經(jīng)過跟稅務(wù)部門的再三解釋，才允許我們?cè)僦匦掳l(fā)送一份完整的。

5、送銀行卡

之前聽?zhēng)煾祩冋f地稅問題要到中國(guó)銀行去辦理。有一次師傅去銀行辦事結(jié)果忘記帶銀行卡。我主動(dòng)要求幫忙送去。看師傅辦完事我問師傅怎么不用現(xiàn)金呢？師傅告訴我地稅原來只能到中國(guó)銀行用銀行卡辦理相關(guān)問題，不收現(xiàn)金。

6、其他

沒事做時(shí)，我會(huì)跟師傅聊天。問她一些基礎(chǔ)的東西。她也很樂意告訴我。她也會(huì)在聊天時(shí)提醒我注意一些小知識(shí)。像有一次她們?cè)诹奶煺f到認(rèn)證期限為90天而且過無不侯。地稅要到中國(guó)銀行去辦理。

其他的時(shí)候我還會(huì)幫忙做下清潔，收拾一下東西，幫忙倒水等一些雜事。