人工智能实战2019 第0次作业 焦宇恒

项目	内容
这个作业属于哪个课程	buaa人工智能实战2019
这个作业的要求在哪里	作业
我在这个课程的目标是	理解人工智能基本算法，学会配置实验环境
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标	理清思路，学会用MakeDown编辑博客
我的github链接	Mine

具体作业

学习目标

• 了解人工智能基本算法，学会搭载相应实验环境，体验一些经典案例，并且能够实践出来

编程基础

• java 1000行 ，C 1000行，python学习中

项目设想

• 简介 ：

  ​一个可以辅助发送表情包的AI项目

• Need:

  ​现在人们在和亲戚朋友微信聊天的时候，往往会发送各式各样的“表情包”或者“斗图”。一张合适的表情或图片，往往比文字更具表现力，也能活跃聊天氛围。但是如果你收藏或缓存的“表情包”库存不够的时候，可能你就无法回应别人发来的图片了。本项目可以识别对方发来的表情包，然后更具语义和语境，预测并生成出最适合做出回应的图片(”表情包“)

• Approach:

  ​建立一个数据库，存储大量的图片("表情包")，由于表情和图片具有流行性。这个数据库需要频繁的动态更新。”表情“往往由图片和文字两部分组成。设计一个算法，此算法可以以添加”标签“的方式对每一张”表情包“加以描述。

  接受到对方发来的”表情“后，用类似的算法，分析图片和文字生成相应的标签。由于我们日常互发”表情包“时往往具有配套性，我们常用相同类型或者同一系列的”表情包“作为应答。因此，可以用标签配对的方式到数据库中匹配相似的最适合作为应答的“表情包”。由于每个用户的性格，聊天习惯不同，所发的“表情包”也是具有差异性的。此项目还可以，依据用户的以往选择，采集分析数据生成用户个性化的“表情包”库。

• Benefit :

  ​可作为聊天插件使用，帮助表情包匮乏的用户也能轻松斗图。使你的聊天交流更加丰富多彩。

• Competitors :

  ​之前有见过类似的斗图APP，但其只是依据用户使用频度或商业角度推送图片。并且更类似于一个图片数据库，需要用户自己去查找图片，不具有人工智能的特点。

• Delivery :

  ​作为聊天插件，需要聊天平台的支持，是否可以和微信或QQ团队合作。

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