2022年我的最大干货总结:AI应用赛的路演PPT要怎么制作?

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我是2019年7月毕业的,至今已经工作3年了,毕业后经过1年自学转型成为了数据分析师。

2022年对我来说,一个很重要的关键词就是:AI比赛,今年,我有幸进入到了诸如【中国数据驱动创新大赛】等AI比赛的全国总决赛。

对我一个文科生来说,能够靠自学进入到AI类比赛的全国总决赛,跟各位技术大牛交流,已经很知足了,这可不是夸张,有图有真相。

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虽然我目前除了2次全国亚军,很少在AI比赛上获得过其他比较亮眼的名次,不过这里还是借此机会分享一下我的参赛经验。

今天跟大家分享的是【AI应用赛的路演PPT要怎么制作】,分享用到的路演PPT详见这个链接,这是我今年参加【中国数据驱动创新大赛】的真实路演PPT,有幸获得了优胜奖:

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一、AI比赛的分类

在正式开始之前,我相信大家也注意到了,我在标题中做了一个很重要的界定:【AI应用赛】,什么叫做AI应用赛呢?

想要了解这个概念,就得先弄懂与它相对应的一个概念——【AI算法赛】所有以检验参数的数值作为选手排名标准的比赛都叫做【AI算法赛】 ,比方说Kaggle绝大部分比赛都可以被称之为【AI算法赛】,我们可以看到选手排行完全是按照选手的最终模型在官方设定的测试集上跑出的检验参数的大小做排行。

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而【AI应用赛】则有所不同,AI应用赛不单单是考察选手的算法水平,还会考虑到选手做出的模型跟实际问题的结合度以及研究的创新性等各种综合指标,因此【AI应用赛】并不像算法赛那样有一个非常明确的打分排行标准,很多【AI应用赛】的打分标准都相当的主观。

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因此,这类比赛除了考察参与者的技术实力,还重视了参与者对自己模型与现实问题结合度的思考,我这里选择讲解【AI应用赛】的路演PPT。

一个很重要的原因就是【AI算法赛】的路演PPT基本上就是走个决赛流程,因为算法在检验参数上的表现已经决定了最终的结果了。

而【AI应用赛】则不同,哪怕你的技术方案实力没有那么强劲,依然可以靠逻辑严谨的PPT获得评委的青睐,可以说在【AI应用赛】中算法和PPT的重要性是对等的。

二、AI应用赛中PPT的架构

这里我拿自己参加【中国数据驱动创新大赛】中的PPT举例,主要分为以下几大板块:

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可能光看名词,各个部分会显得比较复杂,但其实无非就是按照一个写论文的流程去推进:

1、概述:我整体做了什么?

2、研究背景:我为什么要研究这个?研究这个有什么用?

3、模型构建:我是怎么开展研究的?

4、研究成果:我的最终研究有什么收获?

5、研究展望:我后面打算怎样完善自己的研究?

6、参考文献和附件:这块我相信大家都能够看懂,就不展开了

其实这中间还差2个比较重要的板块可以单独拿出来讲,那就是【特征工程】和【探索性数据分析(EDA)】,我直接将它们放进了【模型构建】里面,但这两个板块是绝对值得单独拿来做一部分PPT的

接下来简单对上述的6个板块做展开讲解。

三、概述

这块跟论文的摘要差不多,就是把整个PPT的内容全部都浓缩到一个页面。

严格来说是可以不用加的,因为摘要里面的内容基本上PPT正文会出现,我个人的建议是如果PPT内容不是特别多,可以将概述放到最前面充实一下内容(简称“凑数”)。

(图片打码是为了通过审核,详细内容请到我最开始给出的PPT链接去查看) image.png

四、研究背景

这块一般是结合政策背景去谈你为什么要选择这个命题做研究,然后回到个人兴趣说明自己为什么适合去研究这个选题。

我在研究背景是只分析了【研究背景】和【研究意义】,如果可以的话建议加上【文献综述】板块来充实自己的内容,也就是讲述一下前人关于你现在研究的板块有什么前瞻性的文章,而这些文章又存在什么不足。

(图片打码仅仅是为了通过审核,详细内容请到我最开始给出的PPT链接去查看) image.png

五、模型构建

这一块尽管是PPT的核心部分,但由于不同技术模型的PPT展开差别比较大,我就不详细讲了,大家可以去看我的PPT里面是怎么展开自己的模型的。

不过这一块的基本创作思路就是将自己的每一行代码拆开来讲解,我的做法就是将代码中的注释作为PPT的文字部分,然后给代码截图放到PPT下面。

不过由于模型构建这一块属于技术内容,这里要重点提醒的是,大家在参加比赛的时候,一定要提前看一下评委的阵容。

主要是关注一下评委是不是技术背景的大佬,有一些AI应用大赛可能请到都是一些偏政务方向的大佬,这种情况下就要适当的精简模型构建部分,因为太过专业的技术内容评委可能看不懂,我就遇到过这种情况。

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六、研究成果

研究成果可以说是决定你比赛成绩的关键,我这次的PPT就被老师评价为【结果完整,但是跟选题关联不大】,研究成果一般都是针对现实问题提出自己的建议,不过由于我们这种程序员一般提不出太多真正有效或者说有针对性的建议,所以这一块我更多是做引用。

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七、研究展望

研究展望你可以理解为就是对自己PPT的补救,当你觉得自己PPT有什么不好的地方或者是说因为时间关系没有做到地方都可以加进去,基本上这一大版块就是用来应付评委提问的。

比如评委问到“你的模型为什么没有做模型融合?”如果你在研究展望里面写了,你就可以说“这一块我们也有考虑到,后续的研究会以这个为基点做开展。”

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八、总结

我相信写到这里,大家能够看得出来,我们做出来的AI应用型比赛的PPT有部分内容是重复的,或者是说仅仅是对参考文献的引用

确实是如此,我个人参赛的一个最大的经验就在于说,PPT最重要的地方不是精简,而是保证结构的完整性。

因为在比赛中,其实评委是没有怎么认真看你的PPT的,这不是夸大其词,真正参加过比赛就明白了,因为参加比赛会有很多个PPT给他们看,评委是很难做到每个PPT都认认真真查阅的,因此他们打分更多是凭借一个整体的印象,而整体印象中最最重要的一环就是结构的完整性。

而我在这里给大家提供的方案其他方面先不说,至少结构算得上是比较完整的,当然,这个结构是不能够用到【AI算法赛】中去的,AI算法赛的PPT基本上只看你的算法是怎么展开的,这块可以仅仅参考我在PPT中的第三部分【模型构建】。

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最后,立下2个2023年的新年Flag:

一、希望自己在世界级的人工智能比赛能够获得Top10的名次

二、希望今年能够脱单,毕竟我已经单身25年了,从没谈过恋爱

以上就是全部的内容了,如果大家有任何我没讲清楚的地方欢迎到评论区留言,谢谢垂阅。

本文由我100%原创,搬运自火山引擎开发者社区合作赛道,原文链接:developer.volcengine.com/articles/71…

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