人工智能實戰2019第一次做業_李大

項目	內容
課程	人工智能實戰2019
做業要求	第一次做業 介紹本身，提出課程項目建議
個人課程目標	見下具體做業
此做業幫助	學會使用博客，明確課程目標
個人Github主頁	LeeDua

1.本課程具體目標

• 從應用層面熟悉人工智能的開發流程：熟悉微軟感知服務API、模型搭建流程、調試流程。
• 接觸界面編程：學會包裝內核程序，能獨立完成較美觀的界面程序。
• 接觸項目管理：掌握多人協同開發的流程，在開發進度管理層面上得到必定認識，在過程當中學習溝通、協做技巧。
• 規範編程習慣，學習項目工程量較大時的設計模式。

2.學習過的編程語言及代碼行數

• Vhdl:1000
• Verilog:1000
• C:2000
• Python:2000
• C#：5000

3.AI項目想法

想法1

• 概述：實現如下多人卡牌遊戲AI（特殊性主要源於機制、流程的相對簡易程度）
• 背景：一款多人桌遊，簡述以下：
  1.核心機制：總牌庫爲1-8八種牌，每種數量與其數值相等；遊戲過程當中通常狀況下玩家每一個人持有5張，但玩家不能看到本身的牌，只能看到別人的牌。
  2.遊戲流程：每一個玩家在本身回合能夠從小數值到大猜想本身擁有哪些牌，若成功則觸發卡牌的效果（對其餘玩家形成懲罰或本身得到利益），若失敗則得到懲罰，並結束本身回合。遊戲結束條件爲場上任一玩家因懲罰出局，致使出局事件的玩家爲勝者（自殺除外）。
• 此項目對線上多人卡牌類遊戲後有需求、使用價值，可訓練高質量AI參與遊戲在一些狀況下可提高遊戲體驗。桌面遊戲進程中每每須要全員持續參與，如有玩家離開遊戲以AI替代能夠在保證遊戲體驗的狀況下延續遊戲，也能夠用於幫助玩家熟悉規則、學習技巧。現在線上多人卡牌遊戲尚少，但近來已有愈來愈多的成功案例出現，將來此類遊戲豐富後，此項目能夠提供一個通用的基礎AI模板。
• 如何利用微軟認知服務改善此想法：
  • 此想法本就不是「認知」類型的，大概能夠抽象爲一個時間序列問題，簡單的想法是在較大數據量的狀況下用RNN學習決策邏輯。
  • 爲了完成「思考如何使用微軟認知服務改善本身的NABCD」做業，下面提出另外一個項目想法。

想法2

• 概述：先創建一個評價臉型-髮型協調程度的數據庫，然後基於臉部特徵和髮型進行分類，分類後學習評分較高的結果從而對給定臉型輸入推薦髮型搭配並輸出叫相似的現有案例供參考。
• 需求分析：可讓用戶經過臉部特徵的平行了解本身對各類髮型的適配程度，嘗試新的本身。
• 難點：數據庫的創建（數據的打分、標識）、臉部特徵識別已比較成熟但髮型特徵的提取可能會存在問題。
• 使用認知服務API：
  1. 識別臉部特徵，對圖像進行初步數據（臉部特徵）提取
  2. 能夠的話進一步定製獲得較詳細的臉部特徵描述模型
  3. 進行進一步定製獲得髮型輪廓的分割結果