【培训笔记】高校人工智能训练营讲座笔记

数据驱动的发电过程智能化——房方（华电控计院长）（0722）

背景
国家电网公司每天获得的数据量：10TB
国家电网公司数据类型：
用户偏好数据，清洁能源数据，未来气象数据，手机app数据……

数据分析与诊断技术
结构化数据：实时数据（发电机、汽轮机、变压器……）
非实时数据（故障类别、日志……）
非结构化数据：实时数据（音频文件、图像、视频文件……）
非实时数据（技术资料、图片文件……）
发一度电需要300+g煤

大数据工况分析
大数据诊断与预警：多元状态估计
基于机器学习的设备故障预警
机组可靠性评估：有向图，相似矩阵的方法
风电数据分析——数据预处理：对于异常值采用加入转速的方式进行异常数据填充

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讲座体会：
房方老师是一个非常有趣的人，他身高一米九，站上讲台以后，颇有凛然之气。在讲座前首先给我们介绍了华电的控制与计算机学院的总体情况，打了一波广告。此后的讲座由浅入深，从电网系统的数据来源到数据整合、数据处理及分析、数据应用等，一系列的流程娓娓道来，十分具有条理性，虽然讲座与我们的在座的100多人的研究领域可能大都并不相同，但是我也是第一次了解到了，在发电的总过程中，不仅会消耗能源，产生电力，与之同时也会产生非常多的数据。房方老师虽然做了很细致全面的PPT，但在讲的过程中，还是会给我们举各种生活的实例，让我们从一个并不了解的事外者，能够置身事中，领略到了数据处理与分析在电力领域的重要性与实用性，是一次非常有意义的讲座。

Intel Software Innovation AI use cases——Peter Ma（0724）

皮肤癌检测

CLEAN WATER AI

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讲座体会：
Peter Ma是一个非常和蔼幽默的Intel高级工程师，这也是我印象非常深刻的一次来自工业界大牛的讲座。首先总的来看，Peter Ma的讲座内容分成了4个部分，总体介绍、皮肤癌项目、CLEAN WATER项目以及应用和总结，每一个部分都会暂停一次给我们进行QA互动，导致原定于1个小时结束的讲座，最后整整用了两个半小时。
给我印象最深的是这个CLEAN WATER AI，现在已经被升级成了这个白色的小盒子，原理是从盒子的一端流进检测样本水，从盒子的LED屏幕上就可以显示水中的微生物种类，并且微生物主要是以细菌菌落的形式呈现，这款产品已经问世，并且下一步在考虑如何进行销售。
工业界的讲座和学术界的讲座非常不同，工业界的有一个直观的产品呈现，更加生动，并且Peter Ma感觉一直都是在玩，这个盒子就是他和他的朋友们一起“玩”出来的，虽然不知道未来是否能够成为解决人类水质检测问题的一个重要工具，但是目前来看，我觉得非常有意义。
讲座的最后我有向Peter Ma提出一个问题，就是作为一个研究生，我们的任务目前是科研为主导，但是未来即将转型为企业的工程师，以企业项目、产品为导向，不知道我们应该做出怎样的心理以及行动上的准备。Peter Ma十分耐心的给了我解答：目前来看，作为学生当然是以科研、问题为主导，但是踏入企业以后，你要做的可能更多，首先是如何筹集到资金，如何利用这些资金，你如果完成一个项目工作，你可能需要完成工作的95%的部分，因为每个人的任务都是不一样的，这便是需要做出的一些思维转变。