2023人工智能心得體會(huì )
當在某些事情上我們有很深的體會(huì )時(shí)，好好地寫(xiě)一份心得體會(huì )，這樣就可以總結出具體的經(jīng)驗和想法。那么好的心得體會(huì )是什么樣的呢？下面是小編為大家整理的2023人工智能心得體會(huì )，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
2023人工智能心得體會(huì )1
一、研究領(lǐng)域
在大多數數學(xué)科中存在著(zhù)幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著(zhù)特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設計、智能檢索、智能調度、機器學(xué)習、專(zhuān)家系統、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺(jué)系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、agent、計算智能、問(wèn)題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語(yǔ)言等。
在過(guò)去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統；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(lèi)自然語(yǔ)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(dòng)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。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，而且要求有比較扎實(shí)的數學(xué)基礎，哲學(xué)和生物學(xué)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(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應用的，也就說(shuō)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(lèi)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(guò)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用機器的長(cháng)處來(lái)幫助人類(lèi)進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類(lèi)神經(jīng)系統的功能。
二、各領(lǐng)域國內外研究現狀
近年來(lái)，人工智能的研究和應用出現了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統人工智能的延伸和擴展。在新世紀開(kāi)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）、計算智能與進(jìn)化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，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）是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統以魯棒性作為控制系統質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環(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和社會(huì )系統的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實(shí)現，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對話(huà)，包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識共享的模塊或結點(diǎn)。多艾真體系統則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規劃、知識、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問(wèn)題，但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問(wèn)題和成功標準，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題和成功標準。
mas更能體現人類(lèi)的社會(huì )智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開(kāi)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算機科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語(yǔ)言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習和應用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機器人導航、機場(chǎng)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(jìn)化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長(cháng)的研究歷史，而進(jìn)化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進(jìn)化計算加以說(shuō)明。
進(jìn)化計算（evolutionarycomputation）是指一類(lèi)以達爾文進(jìn)化論為依據來(lái)設計、控制和優(yōu)化人工系統的技術(shù)和方法的總稱(chēng)，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計算的研究關(guān)注學(xué)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(lèi)，這些都統稱(chēng)為進(jìn)化計算方法。目前，進(jìn)化計算被廣泛運用于許多復雜系統的自適應控制和復雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習、電路設計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機等。
達爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數生物體通過(guò)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)化規劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開(kāi)始交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統稱(chēng)為進(jìn)化計算，而把相應的算法稱(chēng)為進(jìn)化算法。
3、數據挖掘與知識發(fā)現
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)習，或者與神經(jīng)計算結合起來(lái)進(jìn)行知識獲取已有一些試驗系統。數據挖掘和知識發(fā)現是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數據庫基礎上實(shí)現的知識發(fā)現系統，通過(guò)綜合運用統計學(xué)、粗糙集、模糊數學(xué)、機器學(xué)習和專(zhuān)家系統等多種學(xué)習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀(guān)世界的內在聯(lián)系和本質(zhì)規律，實(shí)現知識的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現知識的表達問(wèn)題。最好的表達方式是自然語(yǔ)言，因為它是人類(lèi)的思維和交流語(yǔ)言。知識表示的最根本問(wèn)題就是如何形成用自然語(yǔ)言表達的概念。
機器知識發(fā)現始于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(zhuān)家系統的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的'研究行列�，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識發(fā)現系統有用于超級市場(chǎng)商品數據分析、解釋和報告的coverstory系統，用于概念性數據分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規模天空觀(guān)測數據的skicat系統，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統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(xiàn)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自然生命系統行為特征的仿真系統或模型系統。自然生命系統行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應。
人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內容來(lái)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有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開(kāi)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(wèn)題的底層開(kāi)始，把器官作為簡(jiǎn)單機構的宏觀(guān)群體來(lái)考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線(xiàn)性系統的類(lèi)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。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過(guò)計算機進(jìn)行仿真，對相關(guān)非線(xiàn)性對象進(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?jì)热莅ㄉF象的仿生系統、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習綜合系統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(jìn)程、進(jìn)化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò )、細胞自動(dòng)機、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(xiàn)，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(lǐng)域。
�。�2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過(guò)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(shù)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、規則演繹系統和產(chǎn)生式系統的技術(shù)、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(lǐng)域，如專(zhuān)家系統、機器學(xué)習、規劃系統、自然語(yǔ)言理解和智能控制等。
�。�6）基本了解人工智能程序設計的語(yǔ)言和工具。
四、對人工智能研究的展望
對現代社會(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)，包括智能設計、虛擬制造、在線(xiàn)分析、智能調度、仿真和規劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統業(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(chǎn)品給大家帶來(lái)了極大的方便，它還改變了傳統的通信方式，語(yǔ)音撥號，手寫(xiě)短信的智能手機越來(lái)越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè )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(wú)意的提出了同樣的問(wèn)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(huì )不會(huì )有一天機器的智能將超過(guò)人的智能？問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別，我個(gè)人認為上述擔心不太可能成為現實(shí)，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類(lèi)智能，而是讓它模擬人類(lèi)智能，從而更好地為人類(lèi)服務(wù)。
當前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現，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(kāi)發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向對象技術(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開(kāi)展。
五、對課程的建議
�。�1）能夠結合現在最新研究成果著(zhù)重講解重點(diǎn)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(guò)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(xué)對這門(mén)課程學(xué)習的興趣。
�。�3）條件允許的話(huà)，可以安排一些實(shí)驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習。
�。�4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應用，以及著(zhù)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(lái)的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
2023人工智能心得體會(huì )2
今天上午線(xiàn)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(guān)摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識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(lái)談一下感受：
一、激趣導入，引入新知
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過(guò)刮獎環(huán)節的設計，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)習興趣盎然，在寓教于樂(lè )額學(xué)習氛圍中學(xué)習新知識，掌握新技能。
二、積極探索，形象直觀(guān)
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計算出簡(jiǎn)單的價(jià)格，但是當問(wèn)題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時(shí)候引導學(xué)生提出問(wèn)題，教給學(xué)生新的知識點(diǎn)-變量。
三、小組合作，積極探究
本節課學(xué)生參入度高，動(dòng)手實(shí)踐能力強，設計的問(wèn)題層層遞進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，過(guò)渡環(huán)節都處理的非常到位，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)習地位，讓其自主探索，合作學(xué)習，做到真正的.掌握一門(mén)技能。這也是培養學(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)習機會(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。
2023人工智能心得體會(huì )3
一、在中小學(xué)開(kāi)展的機器人教育具有重要的意義。主要體現在以下幾個(gè)方面：
�。�、促進(jìn)教育方式的變革，培養學(xué)生的綜合能力
在機器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導者提供學(xué)習材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習知識，構建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng )新思維能力。
�。�、有效激發(fā)學(xué)習興趣、動(dòng)機“寓教于樂(lè )”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(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習興趣是學(xué)生的學(xué)習成功重要因素。機器人教育可以通過(guò)比賽形式，得到周?chē)h(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
�。�、培養學(xué)生的團隊協(xié)作能力
機器人教育中大多以小組形式開(kāi)始，機器人的學(xué)習、競賽實(shí)際上是一個(gè)團體學(xué)習的過(guò)程。它需要學(xué)習者團結協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)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。
�。�、擴大知識面，轉換思維方式
在機器人的`學(xué)習過(guò)程中，通過(guò)制作機器人過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)題解決，可以學(xué)到模擬電路、力學(xué)等方面知識，不但對物理學(xué)科、計算機學(xué)科的教學(xué)起到促進(jìn)作用，同時(shí)也擴大、加深了學(xué)生科學(xué)知識；通過(guò)完成任務(wù)和模擬項目使學(xué)生在為機器人擴充接口的過(guò)程中學(xué)習有關(guān)數字電路方面的知識；通過(guò)為機器人編寫(xiě)程序，不但學(xué)到計算機編程語(yǔ)言、算法等顯性知識，更有意義的是通過(guò)為機器人編寫(xiě)程序學(xué)到科學(xué)而高效的思維方式，邏輯判斷思維、系統思維等隱性知識
二、中小學(xué)機器人教學(xué)活動(dòng)的幾點(diǎn)做法：
考慮到中小學(xué)生和機器人課程的特點(diǎn)，為培養學(xué)生的綜合設計能力和創(chuàng )新能力，本人認為機器人教學(xué)應該在教學(xué)內容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來(lái)。
1、教學(xué)內容：機器人教學(xué)應注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習。雖然僅通過(guò)一門(mén)課程來(lái)擴充學(xué)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(dòng)控制、人工智能等多方面問(wèn)題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識的絕好機會(huì )。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內容時(shí)，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關(guān)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(shù)在機器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應用。
2、教學(xué)方法：應根據學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設計教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)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(jìn)行生活與學(xué)習中實(shí)用機器人的創(chuàng )意設計；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對機器人智能軟件算法進(jìn)行設計；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對機器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機械部分進(jìn)行相關(guān)設計�？傊�，教學(xué)方法應該側重綜合設計，而不是放在問(wèn)題的分析上。
3、教學(xué)組織機器人教學(xué)應事先營(yíng)造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設計活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習，特別應注意探究式學(xué)習三個(gè)要素（任務(wù)驅動(dòng)、協(xié)作學(xué)習、教師引導）的構成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應提倡設計過(guò)程的規范化，用于提高學(xué)生的綜合設計能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當的工作，以保證教學(xué)的完整性和有效性。
教育機器人活動(dòng)受到越來(lái)越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
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