人工智能心得體會(huì)[優(yōu)秀3篇]
某些事情讓我們心里有了一些心得后，心得體會(huì)是很好的記錄方式，這樣能夠給人努力向前的動(dòng)力。那么要如何寫呢？以下是小編為大家整理的人工智能心得體會(huì)，希望對(duì)大家有所幫助。
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人工智能心得體會(huì)1
人工智能簡稱AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對(duì)人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和5G技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點(diǎn)集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強(qiáng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a(bǔ)償，最終達(dá)到智能替代。
在實(shí)際過程中，很多學(xué)校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：第一教材的'缺乏，第二師資的缺乏，第三課程實(shí)施的場地缺乏，第四怎么教的問題。在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學(xué)校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，針對(duì)教材缺乏問題，對(duì)人工智能比較重視的學(xué)校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設(shè)，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學(xué)基地，還有的建立網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)；針對(duì)師資問題，教師主要通過自學(xué)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發(fā)能力；針對(duì)實(shí)施場地和怎么教的問題，大部分學(xué)校沒有開展起來的原因可能主要也是因?yàn)橘Y金對(duì)場地和平臺(tái)投入比較大，但是可以利用信息技術(shù)課堂作為人工智能教育的切入點(diǎn)，融入數(shù)據(jù)、算法、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人課程、開源硬件類課程等，利用項(xiàng)目式教學(xué)或其他活動(dòng)如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)科活動(dòng)等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動(dòng)的人工智能教育活動(dòng)實(shí)踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學(xué)生各年齡層的學(xué)情特點(diǎn)，分為三個(gè)階段，第一階段大班STEM基礎(chǔ)教學(xué)，第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團(tuán)校隊(duì)，第三開展項(xiàng)目式專訓(xùn)，培育科技特長生，或者各年級(jí)年級(jí)培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級(jí)可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級(jí)跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)方向，高中向目標(biāo)方向進(jìn)行研究。
這次的粵港澳臺(tái)人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對(duì)人工智能教育的認(rèn)識(shí)，對(duì)我的教學(xué)如何開展人工智能教育具有指導(dǎo)和借鑒意義。
人工智能心得體會(huì)2
今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學(xué)科人工智能與編程教學(xué)研討會(huì)，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識(shí)和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個(gè)方面來談一下感受：
一、激趣導(dǎo)入，引入新知
學(xué)生們都對(duì)刮獎(jiǎng)非常感興趣，通過刮獎(jiǎng)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)，學(xué)生很快的'融入課堂環(huán)境中，學(xué)生們積極參入，踴躍發(fā)言，學(xué)習(xí)興趣盎然，在寓教于樂額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識(shí)，掌握新技能。
二、積極探索，形象直觀
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計(jì)算出簡單的價(jià)格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時(shí)候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識(shí)點(diǎn)—變量。
三、小組合作，積極探究
本節(jié)課學(xué)生參入度高，動(dòng)手實(shí)踐能力強(qiáng)，設(shè)計(jì)的問題層層遞進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的非常到位，更多的是讓學(xué)生自己去探索，把課堂交給學(xué)生，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了學(xué)生的主體學(xué)習(xí)地位，讓其自主探索，合作學(xué)習(xí)，做到真正的掌握一門技能。這也是培養(yǎng)學(xué)生不斷創(chuàng)新的手段之一。
希望以后能有更多這樣的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進(jìn)步和提高。
人工智能心得體會(huì)3
一、研究領(lǐng)域
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪�是要模擬人類的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
二、各領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對(duì)話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的'模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說明。
進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語言。知識(shí)表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列�，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。
三、學(xué)了人工智能課程的收獲
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
�。�3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
�。�4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
�。�6）基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語言和工具。
四、對(duì)人工智能研究的展望
對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號(hào)，手寫短信的智能手機(jī)越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄�，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對(duì)于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
五、對(duì)課程的建議
�。�1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。
�。�2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
�。�3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。
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