最新人工智能心得體會集合（4篇）

　　從某件事情上得到收獲以后，好好地寫一份心得體會，這樣有利于培養(yǎng)我們思考的習(xí)慣。你想好怎么寫心得體會了嗎？以下是小編整理的最新人工智能心得體會，僅供參考，歡迎大家閱讀。

最新人工智能心得體會1

　　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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，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，是計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡稱ai。

　　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”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(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。

最新人工智能心得體會2

　　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(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，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。

　　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(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)方向進行研究。

最新人工智能心得體會3

　　通過學(xué)習(xí)李開復(fù)老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發(fā)展歷程和對未來的展望。

　　下面以問答的形式，記錄學(xué)習(xí)心得。

　　其實，人工智能已經(jīng)到處都是，什么都做：可以陪人聊天，可以寫標(biāo)準新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認出人的樣子，能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。

　　人工智能是什么，眾說紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計算機程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。

　　2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說教給自己編出來的程序了。

　　3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。

　　4)會自己學(xué)習(xí)的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股，苦學(xué)了海量棋譜才變得這么厲害的。

　　5)根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。

　　這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認為人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然后是決策，根據(jù)識別的信息，做出預(yù)測和判斷；最后是反饋，就像機器人或自動駕駛。

　　我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。

　　人工智能有很多分支，其中之一是機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)里面有一個分支是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今乃至未來很長一段時間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。

　　深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把計算機要學(xué)習(xí)的'東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進多個層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合，就保留網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型，如果不符合，就反復(fù)修改參數(shù)，直到符合為止。

　　書中舉了一個例子，非常形象生動：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)節(jié)管道和閥門，使輸出滿足要求。

　　歷史上有過3次ai熱潮，第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，都熱了一段時間又沉寂下去。

　　目前，深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的第三次熱潮，處于技術(shù)曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。

　　人工智能不僅是技術(shù)革命，還與經(jīng)濟變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。主要的商業(yè)應(yīng)用場景：

　　智慧生活：機器翻譯、智能家居、智能超市。

　　智慧醫(yī)療：輔助診斷疾病、對疑難病癥的醫(yī)療科學(xué)研究。

　　藝術(shù)創(chuàng)作：機器音樂、機器繪畫、機器文學(xué)創(chuàng)作。

　　會不會失控，威脅人類的安全？可能會引起失業(yè)。根據(jù)開復(fù)老師提出的“五秒鐘準則”，一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內(nèi)完成思考并做出決策，那么這項工作很可能會被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會帶來新的工作。

　　1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個弱智，連棋子都得別人幫它拿。

　　2)強人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機器人差不多，但它有沒有意識，不好說。

　　3)超人工智能：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪里，不知道它什么時候出現(xiàn)，也不知道它會干什么。

　　可能在某個時刻（奇點）之后，超人工智能就會天神降臨，整個世界籠罩在它無邊的法力之下。

　　也可能，因為物理學(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠不會來。

　　無論如何，人工智能，或者說，對人工智能的研究和使用，需要受到監(jiān)管和限制，也需要應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中對失業(yè)的沖擊。

　　1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物運行的本質(zhì)規(guī)律。

　　2.常識。

　　3.自我意識。

　　4.審美。

　　5.情感。

　　不過，已經(jīng)有軟件可以吟詩作詞，而且相當(dāng)高明。比如這首根據(jù)遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》：

　　“相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風(fēng)雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。

最新人工智能心得體會4

　　所謂人工智能，是研發(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)用的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是計算機科學(xué)的一個分支，企圖憑借了解智能的實質(zhì)來生產(chǎn)出一個類似于人類智能對事情做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等方面。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科研成果，將會是人類智慧的體現(xiàn)。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能指的是雖然不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能通過發(fā)展演變成超過人的智能。

　　人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為，比如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等方式，主要包括通過計算機實現(xiàn)智能的原理或者制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的`應(yīng)用。人工智能涉及計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等多門學(xué)科，其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇，成為一門綜合學(xué)科。人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展。數(shù)學(xué)常被認為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具。數(shù)學(xué)進入人工智能學(xué)科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。數(shù)學(xué)給予人工智能學(xué)科計算方法和邏輯思維，人工智能學(xué)科給數(shù)學(xué)計算和發(fā)展提供了可靠的未來。

　　人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行：一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機制，制造出類似人腦一樣思考方式的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過程進行模擬思考�，F(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是在對人腦思維的信息過程的模擬過程中產(chǎn)生的。人工智能的起源最早要從1955年的一個叫做學(xué)習(xí)機討論會的小會開始，然后就是公認的1956年達特茅斯會議，這是人工智能史上最重要的里程碑，被公認為人工智能之開始。達特茅斯會議中的討論預(yù)示了人工智能隨后幾十年關(guān)于“結(jié)構(gòu)與功能”兩個階級，兩條路線的斗爭。他們討論著一個主題：用機器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。他們公布了的“邏輯理論家”是當(dāng)時唯一可以工作的人工智能軟件，引起了會議代表極大的興趣與關(guān)注。會議的召集人麥卡錫給這個活動起了個別出心裁的名字：人工智能夏季研討會。這是人工智能一詞正式在學(xué)術(shù)會議中亮相，而1956年也就成為了人工智能元年。雖然之后一段時間內(nèi)對人工智能并沒有大規(guī)模投入資金和大量科研人員，但是毋庸置疑的打開了新發(fā)展的大門，為后來的道路提供了方向和目標(biāo)。

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