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寫心得體會可以激發(fā)我們的思考,反思自己的行為和做事方式,有助于個人成長。- 寫心得體會時可以結(jié)合自己的感受和認識,展示個人的思考和理解。小編為大家整理了一些關(guān)于心得體會的好文,希望能給大家的學(xué)習和工作帶來啟示。
人工智能心得體會300字篇一
李xx號稱最會說話的計算機男神,曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門,現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo,在微博有超過半個億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個概念是在奇葩大會這個節(jié)目中,他的觀點及幽默風趣的話語引起了我的興趣,所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年,移動互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設(shè)等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產(chǎn)生了無限的暢想,我的科目二一直沒過,為什么人要買車?為什么不能有一輛無所不在的滴滴,當我們要出門的.時候它就來了,它是共享經(jīng)濟,它會降低空氣污染,甚至有一天車與車之間能對話:“我要爆胎了,快散開”等等。
下一個十年,社會還會發(fā)生怎樣的變化呢?李xx認為,人工智能、機器人作為大熱的方向,也會引領(lǐng)時代變革風,很多邏輯簡單、重復(fù)式、機械式的勞作被機器人取代;制造、金融、家政等等行業(yè),很多傳統(tǒng)的管理經(jīng)營模式也會隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)別是有感情,在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復(fù)雜情感動物,怎樣才能教育好學(xué)生,使教育發(fā)揮最大限度的作用呢,那就是老師的愛,是人工智能永遠無法做到的,我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的,人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助,現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學(xué)中運用了vr、ar等技術(shù),以后科技越來越發(fā)達我們的教學(xué)工作也會越來越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議,一位小學(xué)教師在教古詩“飛流直下三千尺,疑似銀河落九天”時,播放了現(xiàn)實瀑布視頻來展現(xiàn)瀑布的氣勢磅礴,可是瀑布落下真的有三千尺嗎?這樣會不會局限的孩子的想象力呢,莎士比亞說:“一千個讀者眼中就有一千個哈姆雷特”因而每個人對古詩的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時要保持與時俱進、不懼改變、不斷學(xué)習成長就不會被時代淘汰。人工智能會讓自己從事的工作帶來什么樣的改變?如何運用?這些問題更值得我們大家深思。
人工智能心得體會300字篇二
人,沒有熊一樣的力量,卻能把熊關(guān)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(xué)會使用火,讓蛋白質(zhì)在進入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于吸收。經(jīng)歷了漫長的手工制造業(yè)歷程,為了提高生產(chǎn)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(zhì)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(yīng)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(shù)幾乎延伸到了生活的每個領(lǐng)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(jīng)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(shù)的產(chǎn)品,相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會生活方面,與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識別,而模式識別技術(shù)的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領(lǐng)域得以實現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)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(xué)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(xué)習能力,由于我的水平還很低,對于深度學(xué)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(jīng)濟促創(chuàng)新。
縱覽時間長河,很多新生的技術(shù)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(xué)會使用新技術(shù)所需要的時間越來越短,對于人工智能產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(yīng)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!
7
人工智能改變了我們的生活方式,理解什么是人工智能,才能知道人工智能教育要培養(yǎng)學(xué)生什么知識,什么素養(yǎng),才能為社會發(fā)展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱ai,它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、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,黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物,做好人工智能教育能實現(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,其教育的著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學(xué)習,使學(xué)生對教材可以理解,教育情景可以感知,學(xué)習服務(wù)可以定制,使人工智能教育從智能增強,轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償,最終達到智能替代。
在實際過程中,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,針對教材缺乏問題,對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)習平臺;針對師資問題,教師主要通過自學(xué),網(wǎng)絡(luò)學(xué)習與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習方式自我成長,提高課程融合能力和課程開發(fā)能力;針對實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為資金對場地和平臺投入比較大,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,融入數(shù)據(jù)、算法、程序設(shè)計、機器人課程、開源硬件類課程等,利用項目式教學(xué)或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)科活動等助力課程落地,逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐,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,分為三個階段,第一階段大班stem基礎(chǔ)教學(xué),第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊,第三開展項目式專訓(xùn),培育科技特長生,或者各年級年級培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標,小學(xué)低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng),小學(xué)高年級跨學(xué)科應(yīng)用,初中形成目標方向,高中向目標方向進行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習,拓寬了我對人工智能教育的認識,對我的教學(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300字篇三
隨著科技的不斷發(fā)展和人工智能的快速崛起,人們的生活也發(fā)生了翻天覆地的變化。在工業(yè)領(lǐng)域中,人工智能已經(jīng)發(fā)展到了一個令人難以置信的水平,智能工廠因此應(yīng)運而生。作為人工智能技術(shù)的重要應(yīng)用之一,智能工廠旨在提高生產(chǎn)效率、降低成本并確保產(chǎn)品質(zhì)量。在參觀了一個智能工廠后,我對人工智能智能工廠有了一些心得體會,在此與大家分享。
首先,在智能工廠中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度之大真是讓人嘆為觀止。在傳統(tǒng)的工廠中,生產(chǎn)過程需要大量的人力參與,而智能工廠則將人工智能和機器人技術(shù)完美結(jié)合,實現(xiàn)了自主、自主的生產(chǎn)流程。機器人不僅可以完成簡單重復(fù)的工作,還能通過學(xué)習和自適應(yīng)來提高工作效率。而且,傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的應(yīng)用使得智能工廠能夠?qū)崟r監(jiān)測產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)過程中的各種參數(shù),及時調(diào)整和改進。這種高度自動化和智能化的生產(chǎn)模式,極大地提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
其次,智能工廠的數(shù)據(jù)化管理給生產(chǎn)者和消費者帶來了極大的便利。通過運用人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析,智能工廠能夠?qū)⑸a(chǎn)和銷售數(shù)據(jù)實時記錄和分析,實現(xiàn)全面數(shù)據(jù)化管理。生產(chǎn)者可以通過實時監(jiān)控生產(chǎn)過程和產(chǎn)品質(zhì)量,及時調(diào)整生產(chǎn)計劃,提高生產(chǎn)效率。消費者則可以憑借產(chǎn)品的溯源碼查詢工廠出廠時間、生產(chǎn)工藝等信息,確保產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)化管理使得生產(chǎn)者和消費者之間的信息傳遞更加快捷和準確,提高了工廠的整體運營效率。
再次,智能工廠的出現(xiàn)也給環(huán)境保護帶來了很大的利好。在智能工廠中,機器人和自動化設(shè)備的使用減少了人工操作,降低了人員的勞動強度。這不僅保證了工人的工作安全,還提高了工廠整體的生產(chǎn)效率。此外,智能工廠還通過優(yōu)化生產(chǎn)過程和減少廢棄物產(chǎn)生來降低環(huán)境污染。經(jīng)過精確的數(shù)據(jù)分析和精細化的控制,智能工廠能夠最大限度地利用資源,減少能源和原材料的浪費,確保生產(chǎn)過程的環(huán)保性。這種環(huán)保生產(chǎn)模式與可持續(xù)發(fā)展的理念是相契合的。
最后,在智能工廠中,人工智能與人類的合作關(guān)系也得到了重新定義。傳統(tǒng)的想象中,人工智能將替代人類的工作,導(dǎo)致大量失業(yè)。然而,在智能工廠中,人工智能技術(shù)并非取代人類,而是與人類進行協(xié)同工作。機器人可以完成大部分繁重的體力勞動,而人類則負責監(jiān)控和指導(dǎo)機器人的工作,進行更高級的決策和管理。這種合作關(guān)系不僅保證了工廠的順利運營,還為人類提供了更多創(chuàng)造性的工作機會。相比于傳統(tǒng)工廠中機械化和重復(fù)的工作,智能工廠提供了更多提升自己智能水平和專業(yè)技能的機會,為人類提供了更多發(fā)展空間。
綜上所述,人工智能智能工廠是科技進步和社會發(fā)展的產(chǎn)物,它通過機器人技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和智能控制技術(shù)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用,實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的自動化、智能化和數(shù)據(jù)化管理,提高了生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和工廠的整體運營效率。同時,智能工廠也為環(huán)境保護和人與機器的合作提供了新的解決方案。雖然智能工廠在一定程度上取代了傳統(tǒng)工廠的工作,但它也為人類創(chuàng)造了更多的發(fā)展機會和創(chuàng)造性的工作。
人工智能心得體會300字篇四
也許這個標題應(yīng)該叫:人工智能無法取代“部分人類”。
人工智能是很長一段時間以來人們喜歡討論的問題,而且這樣的討論一定還會很長時間地繼續(xù)下去,因為這關(guān)系到我們對自己的認知和對世界的認識。
要回答很多困擾我們的問題,需要從人工智能的基礎(chǔ)學(xué)起,需要了解技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò),需要思考如果人工智能越來越多地滲入我們的生活,對我們的`倫理、道德、社會規(guī)范,形成怎樣的挑戰(zhàn)。
這本書在做這樣的努力:梳理脈絡(luò)、提出問題、探索解決之道,盡管不是那么完美。對于想真正了解人工智能的人來說,是有用的。
人工智能心得體會300字篇五
沙特授予機器人索菲亞國籍,將人工智能機器人再次推向議論的浪潮。首先,我很高興的是,新聞里不再全是一些明星的無聊話題。然后,我再次對人工智能的發(fā)展感到驚嘆。人類中的某一部分人,實在是太厲害了。
我生在小地方,長在小縣城。直到上大學(xué),才第一次接觸到電腦。剛對眼前的黑匣子抱以極大的興趣與熱情時,就被深藍電腦大贏人類高手的新聞給震撼了。尤記得當時與同學(xué)一道熱烈地討論人工智能的發(fā)展方向時的情景。當時我們都對計算機遲早能在公認最難的圍棋上下贏人類抱以樂觀的想法。
如今果然實現(xiàn)了。而且遠超出了我們當時猜想的水平。
它并不是如深藍計算機一樣窮舉計算,而是學(xué)會了使用大數(shù)據(jù)進行分析選擇,甚至升級后的“元”已經(jīng)會通過自己博弈來學(xué)習里面的規(guī)則,打敗之前的自己。
如今,人工智能的應(yīng)用已與人類密不可分,只不過大多數(shù)的它們沒有使用完整的人類的外表與語言,只是以機械臂什么的表露在外,我們便以機器視之。即使是已獲得了人類國籍的索菲亞,也還沒有得到四肢,與一個正常的人類相去甚遠。雖然電影科幻很早就在設(shè)想機器人統(tǒng)治人類,毀滅世界什么的,大多數(shù)人只是看看,并沒有感覺到它們有多少的威脅。
在魏晉時期,上品無寒門,下品無士族。貴族們自己享著奢華的生活,高高在上的地位,將一應(yīng)具體的事物都交給了寒門官吏,以至于在后來的變革中很快被顛覆,散失了權(quán)柄。
人類對別的種群高高在上,無非就是自詡智商的碾壓嘛。
其實,學(xué)計算機的我,即使已離開這個行當許久了,但仍對人工智能對機器人抱以極大的好感與興趣的,看著它們連畫畫寫毛筆字這樣的領(lǐng)域也能勝過大多普通人,至少是勝過我,在覺得自己無用的同時也很好奇人類中最聰明的這些人將準備怎么控制?至于會不會毀滅世界,那個時候我與我所愛的人早已不知魂歸何處,最多只能讓后人家祭無忘告乃翁了。
人工智能心得體會300字篇六
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域,每個領(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、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里,已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng);例如,能夠求解微分方程的,下棋的,設(shè)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(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(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動,哪個領(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(jīng)系統(tǒng)的功能。
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(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)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。
分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標準,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)(multiagentsystem,mas)兩領(lǐng)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(jié)點。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、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)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(yīng)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(xué)和控制科學(xué)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(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計算智能與進化計算。
計算智能(computingintelligence)涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中,神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史,而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionarycomputation)是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱,它包括遺傳算法(geneticalgorithms)、進化策略(evolutionarystrategies)和進化規(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,進化計算的研究關(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)稱為進化計算方法。目前,進化計算被廣泛運用于許多復(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,如并行計算、機器學(xué)習、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(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(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(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)是生物進化論。因此,把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算,而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)。
知識獲取是知識信息處理的關(guān)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(xué)習,或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)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(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習手段和方法,從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識,從而揭示出蘊涵在這些數(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(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識,即從數(shù)據(jù)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(guān)。到20世紀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發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?,F(xiàn)在,知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
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(jù)分析、解釋和報告的。
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,旨在用計算機和精密機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力學(xué)、進化和環(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(gòu)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(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)機理通過計算機進行仿真,對相關(guān)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(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、進化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習綜合系統(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算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
(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(wǎng)絡(luò)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(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)、機器學(xué)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(shè)計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大?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、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,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(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(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(xiàn),如模糊技術(shù),模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,進化程序設(shè)計,混沌理論,人工生命,計算智能等。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。
(1)能夠結(jié)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(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)對這門課程學(xué)習的興趣。
(3)條件允許的話,可以安排一些實驗課程,讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品,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),在講解時最好多舉例,再結(jié)合原理進行講解,更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
人工智能心得體會300字篇七
人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能,最終實現(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問題,它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。
12世紀末13世紀初,西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀,英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后,德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器,并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀,英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù),奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯,創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀,哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎(chǔ)上,克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究,建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程,提出了理想計算機模型(即圖靈機),創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu),以及1946年美國的莫克利和??颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數(shù)學(xué)計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果,為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎(chǔ)。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數(shù)學(xué)化,發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”,它增強了邏輯研究的深度,使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期,并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
2.1邏輯學(xué)的大體分類。
邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來,隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求,各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯,是具有多個命題真值的邏輯,是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。
2.2泛邏輯的基本原理。
當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理?,F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的,關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論,進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的,靈活的,開放的,自適應(yīng)的邏輯學(xué),這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律,建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式,并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué),剛性邏輯學(xué)將作為一個最小的內(nèi)核存在其中,這就是提出泛邏輯的根本原因,也是泛邏輯的最終歷史使命。
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具,邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ),而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。
3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年,紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數(shù)學(xué)定理證明程序(lt)。在此基礎(chǔ)之上,紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps),開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯,只能滿足人工智能的部分需要。
3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。
(1)不確定性的推理研究。
人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息,即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值,用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有:1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型,以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。
歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中,可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法,計算機就可以通過新、老問題的相似性,從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究。
常識推理是一種非單調(diào)邏輯,即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論,當人們得到更完全的信息后,可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代,賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理,即容錯推理。
此外,多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則,現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴充。
現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期,其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為,計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉,并將由此決定21世紀邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能,它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理,而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維,這種思維活動中包括學(xué)習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如,選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù),在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇,不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為,由此達到實踐的成功。于是,邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動,并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理,由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。
人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。
一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯,使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面,我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合,將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的,目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理,使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說,一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期,那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行,各自發(fā)揮其優(yōu)點,為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前,許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決,技術(shù)上的突破,還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中,我們只有重視邏輯學(xué),努力學(xué)習與運用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容,拓寬其研究領(lǐng)域,才能更好地促進人工智能學(xué)科的發(fā)展。
人工智能心得體會300字篇八
在機器人教育中,課堂以學(xué)生為中心,教師作為指導(dǎo)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(gòu)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(xué)生創(chuàng)新思維能力。
2、有效激發(fā)學(xué)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(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比賽形式,得到周圍環(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。
3、培養(yǎng)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始,機器人的學(xué)習、競賽實際上是一個團體學(xué)習的過程。它需要學(xué)習者團結(jié)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(zhuǎn)換思維方式。
考慮到中小學(xué)生和機器人課程的特點,為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計能力和創(chuàng)新能力,本人認為機器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)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。
1、教學(xué)內(nèi)容:機器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習。雖然僅通過一門課程來擴充學(xué)生的知識面效果有限,但是由于機器人的設(shè)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(shè)計也有軟件設(shè)計,所以是讓學(xué)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(xué)內(nèi)容時,注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上,還應(yīng)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)在機器人和自動化技術(shù)上的應(yīng)用。
2、教學(xué)方法:應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)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(shè)計;初中階段可進行生活與學(xué)習中實用機器人的創(chuàng)意設(shè)計;高中信息技術(shù)課中可重點對機器人智能軟件算法進行設(shè)計;而高中通用技術(shù)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(guān)設(shè)計??傊?,教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計,而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動手動腦進行設(shè)計活動的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具(包括工具軟件),組織學(xué)生進行探究式學(xué)習,特別應(yīng)注意探究式學(xué)習三個要素(任務(wù)驅(qū)動、協(xié)作學(xué)習、教師引導(dǎo))的構(gòu)成,讓學(xué)生能夠充分化動手。同時,還應(yīng)提倡設(shè)計過程的規(guī)范化,用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計能力。教學(xué)活動不僅在課堂上進行,還應(yīng)組織學(xué)生在課余時間做適當?shù)墓ぷ?,以保證教學(xué)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(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻,教育機器人的前途是光明的。
人工智能心得體會300字篇九
提到人工智能,可能眾多人第一反應(yīng)就是機器人,因為在各種文學(xué)著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機器人居多。人工智能并不是局限于機器人這一個品種。理想中的人工智能應(yīng)該是包含著各種形態(tài)的智能體,以我們?nèi)祟惪梢娍筛爬ǖ男误w來說,可以是計算機程序、機器人、車載硬件、甚至是芯片,而人工智能就存在與這些硬件當中的軟體內(nèi)。我突然想起一部玄幻小說,里面的超強外星造物就是一個光球形態(tài)的人工智能,能分析地球的語言和行為模式,快速的用低維度的表達形式來轉(zhuǎn)述它高維度的思想,是小說里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段,確實就是比人類維度要高出許多的“生物”了。
現(xiàn)代有很多科技大佬已經(jīng)開始呼吁,要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來風,畢來風,畢竟這些已經(jīng)站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長要遠的。不過可以確定的是,在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時,還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能,畢竟可是頂著人類滅亡這種風險啊。當人工智能處于一個低級階段的時候,人類可以讓人工智能來代替人類進行一些需要基本思考的工作,比如記賬,審計,閱讀,還有風險更低的體力勞動,人工智能是可以通過自己分析預(yù)判來減少風險的。雖然可能會帶來大量的失業(yè),但是這本來就是社會前進必須經(jīng)歷的過程,當新技術(shù)被發(fā)明出來時一定會影響某些群體的既得利益,然而只要這個前進的方向是對的,也就無可厚非了,畢竟被取代的是所需能力不高的工種,只能怨自身沒有什么不可替代的價值了。
當然萬事皆有利有弊人工智能技術(shù)也不例外。一方面,借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)自動化,將極大提高生產(chǎn)率,節(jié)省勞動成本;通過優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù),開拓更廣闊的市場空間。另一方面,人工智能技術(shù)對社會也帶來了近期和遠期的風險。在不遠的將來,那些重復(fù)、耗時、乏味的工作;在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中進行的.工作以及超出人類極限的工作,都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替,從而沖擊勞動力市場??梢灶A(yù)測,由于人工智能的發(fā)展,多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平,如果沒有政策的有效控制,財富就會集中到少數(shù)智能超過人工智能的人手中,這將進一步擴大社會的貧富差別,引發(fā)社會的撕裂。
無論如何,人工智能已經(jīng)慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時代來了,我們也無所畏懼!因此我們?nèi)祟惱^續(xù)探索、前進,也無需畏首畏尾,只管一路向前!
人工智能心得體會300字篇十
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣,通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)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,在寓教于樂額學(xué)習氛圍中學(xué)習新知識,掌握新技能。
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計算出簡單的價格,但是當問題逐漸增多,利用之前的方法就非常麻煩了,這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題,教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)生參入度高,動手實踐能力強,設(shè)計的問題層層遞進,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)習地位,讓其自主探索,合作學(xué)習,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)習機會,以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能心得體會300字篇十一
近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,智能工廠逐漸成為制造業(yè)的新趨勢。智能工廠以人工智能技術(shù)為核心,通過自動化、數(shù)據(jù)化和智能化的手段,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在實踐中,我有幸參與了一個人工智能智能工廠的建設(shè),從中獲得了一些寶貴的經(jīng)驗和體會。以下將從團隊合作、技術(shù)創(chuàng)新、安全保障、經(jīng)濟效益和未來發(fā)展等方面進行闡述。
首先,團隊合作是人工智能智能工廠建設(shè)過程中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。在項目中,我所處的團隊由軟件工程師、硬件工程師、行業(yè)專家和數(shù)據(jù)分析師等多個崗位的人員組成,每個人都發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。我們通過密切的溝通和良好的協(xié)作,共同解決了一系列技術(shù)難題,并成功地將人工智能技術(shù)應(yīng)用到智能工廠中。這次經(jīng)歷讓我深刻體會到,一個優(yōu)秀的團隊是一個項目取得成功的關(guān)鍵。
其次,技術(shù)創(chuàng)新是人工智能智能工廠建設(shè)的核心驅(qū)動力。在智能工廠中,我們運用了圖像識別、機器學(xué)習和自動化控制等一系列先進的人工智能技術(shù)。這些技術(shù)的應(yīng)用,不僅提高了產(chǎn)品的質(zhì)量,還實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化和自動化。例如,在產(chǎn)品質(zhì)檢方面,我們利用圖像識別技術(shù)對產(chǎn)品進行快速、準確的檢測,大大提高了生產(chǎn)效率。這次實踐中,我深刻認識到只有不斷創(chuàng)新,才能引領(lǐng)人工智能智能工廠的未來發(fā)展。
第三,安全保障是人工智能智能工廠建設(shè)中不容忽視的要素。在使用人工智能技術(shù)的過程中,我們要充分考慮數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全和知識產(chǎn)權(quán)保護等問題。為此,我們加強了對數(shù)據(jù)的加密和存儲,建立了嚴格的權(quán)限控制體系,并制定了詳細的安全管理規(guī)范。此外,我們還積極加強了團隊成員的安全意識培訓(xùn),讓每個人都懂得如何正確處理安全問題。這種對安全保障的重視,使我在人工智能智能工廠建設(shè)中深入了解了安全與發(fā)展之間的不可或缺的平衡關(guān)系。
第四,人工智能智能工廠對經(jīng)濟效益的提升是顯而易見的。通過引進人工智能技術(shù),我們實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化和自動化,大大減少了生產(chǎn)成本。同時,高效的生產(chǎn)過程和提高的產(chǎn)品質(zhì)量,使我們的銷售額大幅增長。另外,人工智能技術(shù)還可以對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析,為企業(yè)提供決策參考。通過這次實踐,我深刻感受到人工智能智能工廠對于企業(yè)經(jīng)濟效益的巨大提升,這也是人工智能智能工廠受到廣泛關(guān)注和追捧的原因之一。
最后,人工智能智能工廠有著廣闊的發(fā)展前景。隨著科技的不斷進步和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,智能工廠的應(yīng)用場景將越來越多。未來,人工智能智能工廠將會覆蓋到更多不同的行業(yè)和領(lǐng)域,實現(xiàn)更高水平的自動化和智能化。從個人角度來說,我將繼續(xù)學(xué)習和掌握人工智能技術(shù),為智能工廠的建設(shè)和發(fā)展貢獻自己的力量。
綜上所述,參與人工智能智能工廠的建設(shè)讓我收獲了許多寶貴的經(jīng)驗和體會。團隊合作、技術(shù)創(chuàng)新、安全保障、經(jīng)濟效益和未來發(fā)展,都是智能工廠建設(shè)中需要關(guān)注的關(guān)鍵因素。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,相信智能工廠將會在不久的將來帶來更多的驚喜和成就。
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