本设计报告深入探讨了人工智能的基本理论与技术，并结合合肥工业大学的实际案例，探索AI技术的应用及其对未来教育和科研的影响。
《人工智能原理——合肥工业大学设计报告》
本设计报告聚焦于人工智能的基本原理，在李磊老师的指导下完成，旨在帮助学生在一门课程中取得高分（90+）。报告内容涵盖了人工智能领域的实际应用实例之一：基于卷积神经网络的猫狗图像识别。
实验报告需遵循规范格式和清晰的语言表达，并确保数据与程序的真实性和准确性。每位学生须独立撰写报告，严禁抄袭行为，否则将面临严厉的学术处罚。每个实验应单独撰写一份报告，提交时只需包含所有相关实验内容即可，无需附上算法源代码。
本次实验的主题为“基于卷积神经网络的猫狗图像识别”。2023年10月4日进行的该实验要求学生掌握深度学习开发库（如Tensorflow集成的Keras）的基本使用方法，并构建和训练用于特定任务优化表现的模型。具体操作包括在Kaggle平台上下载猫狗图像数据集，利用卷积神经网络(CNN)对其进行处理与分类。
自20世纪80年代以来，随着深度学习理论的发展及计算设备的进步，CNN已在多个领域得到广泛应用，尤其是在计算机视觉方面表现出色。通过卷积运算等手段逐步提取特征信息后，可以实现对图像类别的准确判断。在猫狗识别问题中，这一技术能够有效区分不同种类的动物。
作为人工智能的重要分支之一，计算机视觉旨在使机器具备理解和解释视觉信息的能力。在此过程中，深度学习扮演着关键角色：它允许计算机通过大量数据自我训练并提高其图像识别精度。卷积神经网络模仿人脑处理机制，利用多层结构（如卷积层、池化层和全连接层）来逐步抽象与提取特征，并最终实现分类决策。
机器学习为计算机视觉提供了理论基础，包括监督学习和无监督学习等多种方法。此次实验中使用的CNN即是一种典型的监督学习模型：通过已标注的图像数据进行训练后，能够识别出猫狗等特定类别的动物特征并完成相应任务。这一过程不仅加深了学生对于人工智能原理的理解，还使他们掌握了实际操作技巧，在该领域内提升了专业素养。
这份设计报告详细说明了卷积神经网络在解决具体问题中的应用价值，并通过实践帮助学生们进一步深化对相关理论知识的认识与掌握程度。
5星
