2023年人工智能心得体会(五篇).docx

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1、 2023年人工智能心得体会(五篇)人工智能心得体会篇一 12世纪末13世纪初，西班牙罗门卢乐提出制造可解决各种问题的通用规律机。17世纪，英国培根在新工具中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式规律讨论的根底。德国弗雷格完善了命题规律，创立了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进展了证明。在此根底上，克林对一般递归函数理论作了深入的讨论，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了抱负计算机模型(即图灵机)，创立了自动机

2、理论。这些都为1945年匈牙利冯诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯诺依曼型体系构造，以及1946年美国的莫克利和埃克特胜利研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的奉献。 以上经典数理规律的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的规律根底。 现代规律进展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪规律讨论严峻数学化，进展出来的规律被恰当地称为“数理规律”，它增加了规律讨论的深度，使规律学的进展继古希腊规律、欧洲中世纪规律之后进入第三个顶峰期，并且对整个现代科学特殊是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了特别重要的影响。 2.1规律学的大体分类 规律学是

3、一门讨论思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理规律以来，随着人工智能的一步步进展的需求，各种各样的规律也随之产生。规律学大体上可分为经典规律、非经典规律和现代规律。经典规律与模态规律都是二值规律。多值规律，是具有多个命题真值的规律，是向模糊规律的靠近。模糊规律是处理具有模糊性命题的规律。概率规律是讨论基于规律的概率推理。 2.2泛规律的根本原理 当今人工智能深入进展遇到的一个重大难题就是专家阅历学问和常识的推理。现代规律迫切需要有一个统一牢靠的，关于不准确推理的规律学作为它们进一步讨论信息不完全状况下推理的根底理论，进而形成一种能包涵一切规律形态和推理

4、模式的，敏捷的，开放的，自适应的规律学，这便是柔性规律学。而泛规律学就是讨论刚性规律学(也即数理规律)和柔性规律学共同规律的规律学。 泛规律是从高层讨论一切规律的一般规律，建立能包涵一切规律形态和推理模式，并能依据需要自由伸缩变化的柔性规律学，刚性规律学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛规律的根本缘由，也是泛规律的最终历史使命。 规律方法是人工智能讨论中的主要形式化工具，规律学的讨论成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论根底，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。 3.1经典规律的应用 人工智能诞生后的20年间是规律推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“规

5、律理论机”数学定理证明程序(lt)。在此根底之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理规律只是数学化的形式规律，只能满意人工智能的局部需要。 3.2非经典规律的应用 (1)不确定性的推理讨论 人工智能进展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比拟具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等阅历性模型。 归纳规律是关于或然性推理的规律。在人工智能中，可把归纳看成

6、是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相像性，从相应的学问库中调用有关学问来处理新问题。 (2)不完全信息的推理讨论 常识推理是一种非单调规律，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以转变甚至收回原来的结论。非单调规律可处理信息不充分状况下的推理。20世纪80年月，赖特的缺省规律、麦卡锡的限定规律、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调规律推理系统、摩尔的自认知规律都是具有开创性的非单调规律系统。常识推理也是一种可能出错的不准确的推理，即容错推理。 此外，多值规律和模糊规律也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的

7、推理。多值规律的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值规律系统。模糊规律的讨论始于20世纪20年月卢卡西维兹的讨论。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规章的变形或扩大。 现代规律创始于19世纪末叶和20世纪早期，其进展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪规律进展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期规律学进展的主要动力源泉，并将由此打算21世纪规律学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进展的各种必定性推理，而是最能表达人的智能特征的能动性、制造性思维，这种思维活动中包括学习、

8、选择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的阅历证据，在不充分信息的根底上做出尝试性的推断或选择，不断依据环境反应调整、修正自己的行为，由此到达实践的胜利。于是，规律学将不得不比拟全面地讨论人的思维活动，并着重讨论人的思维中最能表达其能动性特征的各种不确定性推理，由此进展出的规律理论也将具有更强的可应用性。 人工智能的产生与进展和规律学的进展密不行分。 一方面我们试图找到一个包涵一切规律的泛规律，使得形成一个完善统一的规律根底;另一方面，我们还要不断地争辩、更新、补充新的规律。假如二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率规律大都是基于二值规律的，目前很多专家和学者又在

9、基于其他规律的根底上讨论概率推理，使得规律学尽可能满意人工智能进展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛规律理论的进展和完善需要一个比拟长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进展，各自发挥其优点，为人工智能的进展做出奉献。目前，很多制约人工智能进展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于规律学讨论上的突破。在对人工智能的讨论中，我们只有重视规律学，努力学习与运用并不断深入挖掘其根本内容，拓宽其讨论领域，才能更好地促进人工智能学科的进展。 人工智能心得体会篇二 通过这学期的学习，我对人工智能有了肯定的感性熟悉，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必需懂得计算机学问

10、，心理学和哲学。人工智能是包括非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能讨论的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的简单工作。人工智能的定义可以分为两局部，即“人工”和“智能”。“人工”比拟好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以制造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都特别有限，对构成人的

11、智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比拟简单承受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、规律学、认知科学穿插形成的一门科学，简称ai。 人工智能的进展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年月人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继消失了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理力量的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。 其次阶段：60年月末到70年月，专家系统消失，使人工智能讨论消失新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊

12、断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsayii语音理解系统等专家系统的讨论和开发，将人工智能引向了有用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段：80年月，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大进展。日本1982年开头了”第五代计算机研制规划”，即”学问信息处理计算机系统kips”，其目的是使规律推理到达数值运算那么快。虽然此规划最终失败，但它的开展形成了一股讨论人工智能的热潮。 第四阶段：80年月末，神经网络飞速进展。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资渐渐增加，神经网络快速进展起来。 第五阶

13、段：90年月，人工智能消失新的讨论高潮 由于网络技术特殊是国际互连网的技术进展，人工智能开头由单个智能主体讨论转向基于网络环境下的分布式人工智能讨论。不仅讨论基于同一目标的分布式问题求解，而且讨论多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面对有用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络讨论与应用消失了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 对人工智能对世界的影响的感受及将来畅想 最近看了电影黑客帝国一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生 在当前社会中的呢？ 在黑客帝国的世界里，程序员

14、成为了耶稣，掌握着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是由于飞来飞去的超级人物，而是由于她暗自提醒了一个人与计算机世界的关系，一个进展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为学问，学问构成智能的根底。因此，信息化到学问化再到智能化，必将成为人类社会进展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平

15、的最大便利性和先进性。 智能是一个广泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满足的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进展抽象思维的力量”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得力量的力量”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能精确的说明人工智能确实切内涵。 虽然难于下定义，但人工智能的进展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时讨论人工智能也对探究人类自身智能的神秘供应有益的帮忙。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。假如将现有的计算机技术、人工智能技术

16、及自然科学的某些相关领域结合，并有肯定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的进展方向。 个人觉得讨论人工智能的目的，一方面是要制造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过讨论和开发人工智能，可以帮助，局部替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 人工智能心得体会篇三 、促进教育方式的变革，培育学生的综合力量 在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者供应学习材料和建议，学生必需自己去学习学问，构建学问体系，提出自己的解决方案，从而有效培育了动手力量、学生创新思维力量。 、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求

17、的目标。这也是当前教育嬉戏成为当前讨论热点一个缘由。学习兴趣是学生的学习胜利重要因素。机器人教育可以通过竞赛形式，得到四周环境的认可和欣赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。 、培育学生的团队协作力量 机器人教育中大多以小组形式开头，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包涵小组其他成员的缺点和缺乏，能够与他人进展有效沟通与沟通。在实践熬炼中提高自己的团队协作力量，其效果比一般的教育方式、方法更加有效。 、扩大学问面，转换思维方式 在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面学问，不但对物理学科、计算机学科

18、的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学学问；通过完成任务和模拟工程使学生在为机器人扩大接口的过程中学习有关数字电路方面的学问；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性学问，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，规律推断思维、系统思维等隐性学问 考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培育学生的综合设计力量和创新力量，本人认为机器人教学应当在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。 1、教学内容：机器人教学应留意学生学问广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩大学生的学问面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动

19、掌握、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和把握大量学问的绝好时机。学问不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，留意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应当关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。 2、教学方法：应依据学段和学科状况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进展生活与学习中有用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进展设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气局部、传感器局部、动力局部和机械局部进展相关设计。

20、总之，教学方法应当侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。 3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进展设计活动的环境。供应必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进展探究式学习，特殊应留意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的标准化，用于提高学生的综合设计力量。教学活动不仅在课堂上进展，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。 教育机器人活动受到越来越多的师生欢送，教育机器人必将为我国的素养教育做出应有的奉献，教育机器人的前途是光明的。 人工智能心得体会篇四 人工智能转变了我们的生活方式，理解什

21、么是人工智能，才能知道人工智能教育要培育学生什么学问，什么素养，才能为社会进展供应源源不断的动力源泉。 人工智能简称ai，它是讨论、开发用于模拟、延长和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习效劳可以定制，使人工智能教育从智能增加，转变为智能补

22、偿，最终到达智能替代。 在实际过程中，许多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有： 第一教材的缺乏， 其次师资的缺乏， 第三课程实施的场地缺乏， 第四怎么教的问题。 在18日下午分论坛中，许多同行教师供应不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们供应了开展人工智能教育参照案例， 针对教材缺乏问题，对人工智能比拟重视的学校有的建立区域教研和课程资源建立，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台； 针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参与线下培训学习方式自我成长，提高课程融合力量和

23、课程开发力量； 针对实施场地和怎么教的问题，大局部学校没有开展起来的缘由可能主要也是由于资金对场地和平台投入比拟大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用工程式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程空间活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点， 分为三个阶段： 第一阶段大班stem根底教学， 其次轮实践教学建立社团校队， 第三开展工程式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培育学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培育综合素养，小学高年级跨

24、学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进展讨论。 这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的熟悉，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。 人工智能心得体会篇五 今日上午线上参与了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张教师变量一堂课，本课张教师精湛的业务学问和奇妙的驾驭课堂的力量让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受： 学生们都对刮奖特别感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习气氛中学习新学问，把握新技能。 学生们利用之前所学程序可以计算出简洁的价格，但是当问题渐渐增多，利用之前的方法就特别麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的学问点-变量。 本节课学生参入度高，动手实践力量强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的特别到位，更多的是让学生自己去探究，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探究，合作学习，做到真正的把握一门技能。这也是培育学生不断创新的手段之一。 盼望以后能有更多这样的学习时机，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。