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通过参加“AI在未来”暑期夏令营活动，帮助我解决了在前期学习中所遇到问题和困惑。在活动中我们发现与线上虚拟赛理想环境相比，实体赛中有很多不确定的因素干扰，复杂的策略往往因为网络延迟而受到干扰。向优秀队伍学习发现实体小车在最简单的策略中可以发挥最好的效果。这几天的学习，我了解到更多有关人工智能的知识，线下实体赛打开了我新世界的大门，激发了对自动化，智能化的兴趣。在比赛过程中和其他学校的同学老师交流，帮助我更好的调整策略，改进自己的小车。上台发言，与媒体交流锻炼了我的表达能力。同时，在这次夏令营中遇到了很多优秀的同学老师，希望自己可以向他们看齐。也希望大中的同学们可以踊跃参与下一次活动，赛出自己的风格，赛出大中的风格。

“AI在未来”活动中，在理论学习阶段，对人工智能有了更加深入的了解，培养起了对于人工智能的兴趣。通过了网上的课程和比赛，很荣幸有机会参与到线下的体验中来。我们发现，现实中的小车与网络上有一定的差距，相比于理想的赛道，我们需要考虑到小车收到的摩擦力，本身所具有的惯性以及硬件问题。本次夏令营，不仅解决了我在课程阶段的问题，也让我们有了向优秀团队学习的机会，对我们来说，是一次尝试，更是一次历练。最后，希望能有更多的同学参与到这个活动中来，学习人工智能的相关知识。

经过三天的夏令营学习，收获了很多。最大的感受就是虚拟赛和线下赛差别很大，因为线下赛要考虑到其他的物理因素，比如灯光、摩擦力、电量等，我们在deepracer上训练的模型到了实体小车上总是不如人意，总会在几个拐弯上出圈。我们向成绩较好的几个战队请教了经验，发现他们的奖励函数都较为简单，且都使用了中线策略，这也给了我们一些启示。同时，这次夏令营也让我了解了更多关于人工智能的知识，并会对我的将来有所启发。

本次为时三天的＂AI在未来＂的夏令营活动让我认识到了人工智能的魅力，我们在比赛当中不仅获得了成绩，也深刻认识到了线上和线下的差距，现实与理想的差异，我们在做任何事时都应该以现实为基础，毕竟现实才是应用层，我们线上的小车赛道很理想，但在现实赛道上，我们应该考虑到小车具体的情况以及具有的惯性、受到的摩擦力、灯光等因素，在赛后，我们积极向冠军队请教方法，让我们诧异的是，他们的模型只采用了中线策略，不像我们那样设置复杂的奖励函数，使得小车无法得出正确、迅速的过弯方法，让我们深刻认识到了＂大道至简＂的实践理论。同时在与亚马逊云科技的张女士交谈后，让我对人工智能有了更深入的了解，同时也希望＂AI在未来＂的课程能普及到更多学校以及同学，让人工智能在我们落后的中西部埋下一颗希望的种子，大力推进中西部发展！

AI在未来公益项目

“AI在未来”项目旨在把人工智能教育能力和经验带到中西部地区的县域高中，帮助高中学子学习和实践人工智能前沿技术，提升科技创新的思维能力。感谢亚马逊云科技、情系远山、AE86团队和所有工作人员为师生们提供了很酷的公益平台，在学校的大力支持和同学们的持续努力下，让AI的无人车跑出更多精彩。