人工智能心得體會范文
在平日里，心中難免會有一些新的想法，可用寫心得體會的方式將其記錄下來，如此就可以提升我們寫作能力了。那么心得體會到底應該怎么寫呢？以下是小編為大家整理的人工智能心得體會范文，希望對大家有所幫助。
人工智能心得體會范文1
一、研究領域
在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng);例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。
人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。
因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統(tǒng)的功能。
二、各領域國內外研究現(xiàn)狀(進展成果)
近年來，人工智能的研究和應用出現(xiàn)了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數(shù)據挖掘與知識發(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(distributed ai，dai)是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的`標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(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是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)(multiagent system，mas)兩領域。
其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。
這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。
2、計算智能與進化計算
計算智能(puting intelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionary putation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法(genetic algorithms)、進化策略(evolutionary strategies)和進化規(guī)劃(evolutionary programming)。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，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)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，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、進化規(guī)劃、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數(shù)據庫基礎上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據背后的客觀世界的內在聯(lián)系和本質規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數(shù)據庫獲取知識，即從數(shù)據中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數(shù)據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificial life，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，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現(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、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。
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”(life as it could be)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(life as we know it)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
三、學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，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，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)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，如專家系統(tǒng)、機器學習、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計的語言和工具。
四、對人工智能研究的展望
對現(xiàn)代社會的影響有多大?工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、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;應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。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，手寫短信的智能手機越來越人性化。
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層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》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演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能?如何看待具有智能的機器?會不會有一天機器的智能將超過人的智能?問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現(xiàn)，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
五、對課程的建議
(1)能夠結合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。
(4)課堂上多講解一些人工智能在各個領域方面的應用，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，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
人工智能心得體會范文2
一、在中小學開展的機器人教育具有重要的意義。
主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
�。薄⒋龠M教育方式的變革，培養(yǎng)學生的綜合能力
在機器人教育中，課堂以學生為中心，教師作為指導者提供學習材料和建議，學生必須自己去學習知識，構建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學生創(chuàng)新思維能力。
�。病⒂行Ъぐl(fā)學習興趣、動機“寓教于樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點一個原因。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學生學習的興趣，激發(fā)學生的斗志和拼博精神。
�。�、培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力
機器人教育中大多以小組形式開始，機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的'過程。它需要學習者團結協(xié)作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴大知識面，轉換思維方式
在機器人的學習過程中，通過制作機器人過程中的實際問題解決，可以學到模擬電路、力學等方面知識，不但對物理學科、計算機學科的教學起到促進作用，同時也擴大、加深了學生科學知識；通過完成任務和模擬項目使學生在為機器人擴充接口的過程中學習有關數(shù)字電路方面的知識；通過為機器人編寫程序，不但學到計算機編程語言、算法等顯性知識，更有意義的是通過為機器人編寫程序學到科學而高效的思維方式，邏輯判斷思維、系統(tǒng)思維等隱性知識
二、中小學機器人教學活動的幾點做法：
考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學生的綜合設計能力和創(chuàng)新能力，本人認為機器人教學應該在教學內容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式，走出一條新的路子來。
1、教學內容：機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限，但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學生了解和掌握大量知識的絕好機會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學內容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關注單片機、嵌入式CPU、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術在機器人和自動化技術上的應用。
2、教學方法：應根據學段和學科情況選擇不同的綜合設計教學方法。如：小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計；初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創(chuàng)意設計；高中信息技術課中可重點對機器人智能軟件算法進行設計；而高中通用技術課中可重點對機器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機械部分進行相關設計�？傊�，教學方法應該側重綜合設計，而不是放在問題的分析上。
3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設計活動的環(huán)境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學生進行探究式學習，特別應注意探究式學習三個要素（任務驅動、協(xié)作學習、教師引導）的構成，讓學生能夠充分化動手。同時，還應提倡設計過程的規(guī)范化，用于提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課余時間做適當?shù)墓ぷ�，以保證教學的完整性和有效性。
教育機器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
人工智能心得體會范文3
人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關進籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。人類一直在思考如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著如何獲取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類開始學會使用火，讓蛋白質在進入胃之前就變質而變得更好消化易于吸收。經歷了漫長的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔，人們開始了工業(yè)革命，無數(shù)的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從此刻起，人類使用資源的能力有了質的發(fā)展，由使用已有資源，到創(chuàng)造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類開啟了無限創(chuàng)造的時代。時至今日，計算機技術幾乎延伸到了生活的每個領域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算，但一直致力于創(chuàng)造的人們當然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算，還漸漸開始要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。
人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經出現(xiàn)萌芽。最典型是的一些語音識別系統(tǒng)，如蘋果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術的產品，相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會生活方面，與數(shù)字圖像處理技術緊密結合的人工智能已經開始應用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領域得以實現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領域的投入和研究對于推動人工智能的發(fā)展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的.免費搜索表面上是為了方便人們的查詢，但這款搜索引擎推出的初衷，就是為了幫助人工智能的深度學習，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人工智能的學習能力，由于我的水平還很低，對于深度學習還不敢妄自拽測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著一項，為人們熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步發(fā)展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創(chuàng)新。
縱覽時間長河，很多新生的技術在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學會使用新技術所需要的時間越來越短，對于人工智能產品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發(fā)出來但還需完善的人工智能產品投放市場，使其進入人們的生活只是時間的問題，但要想真正掌握人工智能，開發(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產品還需各方面的努力。至于現(xiàn)在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。
由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現(xiàn)的紕漏和錯誤還希望老師指正！
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