當(dāng)我們經(jīng)歷一段特殊的時刻,，或者完成一項重要的任務(wù)時,，我們會通過反思和總結(jié)來獲取心得體會。我們應(yīng)該重視心得體會,，將其作為一種寶貴的財富，不斷積累和分享,。下面是小編幫大家整理的心得體會范文大全,，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友,。

人工智能教育培訓(xùn)心得人工智能教育培訓(xùn)心得體會篇一

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(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,，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(dāng)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(qiáng),，設(shè)計的問題層層遞進(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,，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進(jìn)步和提高,。

人工智能教育培訓(xùn)心得人工智能教育培訓(xùn)心得體會篇二

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(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng),、機(jī)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(jī)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(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計算機(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，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(jī)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(jìn)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(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)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(kuò)展,。在新世紀(jì)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(jìn)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,。

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(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(tuán)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(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個局部的概念模型,、問題和成功標(biāo)準(zhǔn),。

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(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點,。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,、計算智能與進(jìn)化計算

計算智能（computing intelligence）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)化計算加以說明。

進(jìn)化計算（evolutionary computation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)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（genetical gorithms）、進(jìn)化策略（evolutionary strategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionary programming）,。它們遵循相同的指導(dǎo)思想,，但彼此存在一定差別。同時,，進(jìn)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(jìn)化計算方法,。目前，進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)、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(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,，對計算機(jī)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(jìn)行進(jìn)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(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)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(jìn)化論,。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計算,，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(jì)80年代人們在知識發(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)計算結(jié)合起來進(jìn)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(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，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(dá)問題。最好的表達(dá)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(dá)的概念。

機(jī)器知識發(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發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(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(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(jī)理通過計算機(jī)進(jìn)行仿真,，對相關(guān)非線性對象進(jìn)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(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計算理論,、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算機(jī)病毒、計算機(jī)進(jìn)程,、進(jìn)化機(jī)器人,、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機(jī),、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(xì)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(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(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,？會不會有一天機(jī)器的智能將超過人的智能,？問題的答案也許千差萬別，我個人認(rèn)為上述擔(dān)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(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,，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(xí)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(qiáng)同學(xué)對人工智能的興趣,，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(jìn)行講解,，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。

人工智能教育培訓(xùn)心得人工智能教育培訓(xùn)心得體會篇三

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí),，我對人工智能有了一定的感性認(rèn)識,，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué),。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí),，計算機(jī)視覺等等,，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作,。人工智能的定義可以分為兩部分,，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解,，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的,，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,，等等。但總的來說,，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng),。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了,。這涉及到其它諸如意識,、自我、思維等等問題,。人唯一了解的智能是人本身的智能,，這是普遍認(rèn)同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能,，是計算機(jī)科學(xué),、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué),，簡稱ai,。

人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落

人工智能概念首次提出后,，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,，如機(jī)器定理證明、跳棋程序,、通用問題s求解程序,、lisp表處理語言等,。但由于消解法推理能力的.有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗,，使人工智能走入了低谷,。

第三階段：80年代，隨著第五代計算機(jī)的研制,，人工智能得到了很大發(fā)展,。日本1982年開始了”第五代計算機(jī)研制計劃”，即”知識信息處理計算機(jī)系統(tǒng)kips”,，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快,。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮,。

第四階段：80年代末,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。

1987年,，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議,，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代,，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解,，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解,，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域,。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

在當(dāng)前社會中的呢,？

人類正向信息化的時代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時代的主旋律,。信息抽象結(jié)晶為知識,，知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此,，信息化到知識化再到智能化,，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會的各個領(lǐng)域中,，她的概念,，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透,。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮,。在軍事,、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性,。

智能是一個寬泛的概念,。智能是人類具有的特征之一。然而,，對于什么是人類智能（或者說智力）,，科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”,，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”,，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”,。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵,。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會的迫切要求,，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助,。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動計算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計算機(jī)技術(shù),、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合,，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機(jī)將擁有一個新的發(fā)展方向,。

個人覺得研究人工智能的目的,，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì),，因此,，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇,。通過研究和開發(fā)人工智能,，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能,，使計算機(jī)更好的造福人類,。

人工智能教育培訓(xùn)心得人工智能教育培訓(xùn)心得體會篇四

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣,，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會如電影中一樣呢,？人工智能的神話是否會發(fā)生。

在當(dāng)前社會中的呢,？

人類正向信息化的時代邁進(jìn),，信息化是當(dāng)前時代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識,，知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ),。因此，信息化到知識化再到智能化,，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢,。

人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會的各個領(lǐng)域中，她的概念,，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透,。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮,。在軍事,、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性,。

智能是一個寬泛的概念,。智能是人類具有的特征之一。然而,，對于什么是人類智能（或者說智力）,，科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。

有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”,，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”,，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”,。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵,。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會的迫切要求,，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助,。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動計算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計算機(jī)技術(shù),、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合,，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機(jī)將擁有一個新的發(fā)展方向,。

個人覺得研究人工智能的目的,，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì),，因此,，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇,。通過研究和開發(fā)人工智能,，可以輔助,，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機(jī)更好的造福人類,。

人工智能教育培訓(xùn)心得人工智能教育培訓(xùn)心得體會篇五

１,、促進(jìn)教育方式的變革，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力

在機(jī)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(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)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(xí)興趣,、動機(jī)“寓教于樂”是我們教育追求的目標(biāo),。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點一個原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素,。機(jī)器人教育可以通過比賽形式,，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)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(tuán)隊協(xié)作能力

機(jī)器人教育中大多以小組形式開始,，機(jī)器人的學(xué)習(xí),、競賽實際上是一個團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)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(jìn)行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團(tuán)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(kuò)大知識面,，轉(zhuǎn)換思維方式

考慮到中小學(xué)生和機(jī)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(rèn)為機(jī)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(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識面效果有限,，但是由于機(jī)器人的設(shè)計涉及到光機(jī)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(jī)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(jī)器人上,，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu,、各種傳感器,、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)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(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計,；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計,；高中信息技術(shù)課中可重點對機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計；而高中通用技術(shù)課中可重點對機(jī)器人的電氣部分,、傳感器部分,、動力部分和機(jī)械部分進(jìn)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(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動手動腦進(jìn)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(jìn)行探究式學(xué)習(xí),，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個要素（任務(wù)驅(qū)動、協(xié)作學(xué)習(xí),、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(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時間做適當(dāng)?shù)墓ぷ?，以保證教學(xué)的完整性和有效性,。

教育機(jī)器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn),，教育機(jī)器人的前途是光明的,。

人工智能教育培訓(xùn)心得人工智能教育培訓(xùn)心得體會篇六

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(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(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(xí),，使學(xué)生對教材可以理解，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,。

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,。

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(tuán)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(biāo),，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(biāo)方向,，高中向目標(biāo)方向進(jìn)行研究,。

這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對人工智能教育的認(rèn)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,。