人工智能专题学习心得体会及收获 人工智能总结与心得(二篇)

我们在一些事情上受到启发后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样我们可以养成良好的总结方法。好的心得体会对于我们的帮助很大，所以我们要好好写一篇心得体会以下是我帮大家整理的最新心得体会范文大全，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

有关人工智能专题学习心得体会及收获一

一、一种假设

合肥七中教务处的张永剑主任说：一个沉睡了五十年的教师，今天醒来，凭着一支粉笔一本教科书，依然可以教学生;如果我们五十年后再醒来，肯定适应不了社会，肯定无法像现在这样生活。作为小学教师，我们不妨作一个假设：我们现在开始沉睡，五十年再醒来，还能像凭着一支粉笔一本教科书教学吗?

可以肯定的是，我们沉睡五十年后醒来，应该很难适应教学工作了。也许，凭一支粉笔一本教科书纵横小学课堂的日子快要结束了。人工智能和大数据已经推动社会大跨步发展，这股信息技术的浪潮，对教育改革的冲击力有多大呢?合肥七中从20__年与科大讯飞合作，建设智慧课堂，践行智慧教育。张永剑主任的讲座《人工智能和大数据在实际教学过程中的应用和经验分享》，让我深深感受到人工智能和大数据对课堂、对教学管理产生的深远影响。我想，主动适应，加强学习，积极改变，才能在教育的路上走得更远。

二、一种认识

常平镇教育局在大力推进智慧课堂的建设。何谓智慧课堂，科大讯飞教育信息化研究院执行院长孙曙辉认为：以建构主义学习理论为依据，以“互联网+”的思维方式和大数据、云计算等新一代信息技术打造的智能、高效的课堂。其实质，是基于动态学习数据分析和“云、网、端”的运用，实现教学决策数据化、评价反馈即时化、交流互动立体化、资源推送智能化，创设有利于协作交流和意义建构的学习环境，通过智慧的教与学，促进全体学生实现符合个性化成长规律的智慧发展。

智慧课堂的关键是因材施教!人工智能和大数据，能做到精准教学，将打破经验教学的局限性，真正实现因材施教，分层学习。目前，许多教师还是凭经验在教学，凭经验去剖析学生的问题，去指导学生的成长。教育部科技司雷朝滋司长在stem教育跨界高峰论坛上的讲话指出：教育信息化从1.0走向2.0。再凭经验教学是行不通了，必须跟上信息化的步伐。更新教育理念，变革教育模式，培养创新人才，是新时期对于教育提出的新要求。作为教育人，我们要很好的思考。

我校正在开展“主题式翻转课堂教学模式”的实践与研究。翻转课堂只是智慧课堂的一个组成部分。我们要更新认识，大胆主动地去学习，去实践，去研究，才能在教育信息化的浪潮中独立潮头。以目前我校使用的科大讯飞畅言智慧课堂平台为例，里面的许多功能还没有得到很好的使用，除了培训没有跟上的原因，更多的`是因为我们没有主动去探究、学习、使用。此行我了解到科大讯飞“智学网”平台，是大数据个性化教与学系统，拥有网阅系统、手阅系统，语文作文、英语作文能做到智能批改，评分准确率达到97%，比人工批改误差更小。还能即时给出错误分析和改进建议，实现个性化反馈，做到精准教学。同时，系统还会自动收集每个学生做错的题目，形成题库。教师利用平台的组卷功能，可以编辑试卷让学生在复习阶段训练自己做错过的题目，避免了“眉毛胡子一把抓”和题海战术。这就是因材施教。教导处可以利用这套系统，对单元、期中、期末等检测的作文进行批改，能更准确有效的掌握各班的情况，让信息化更好地服务教学。可惜的是，该网目前一些功能还没有对小学开通，但是应该很快会实现。

三、一点思考

当然，我们有了这样一种认识，还需要学校大力去推动，做好顶层设计，需要学校领导坚定不移的支持与引领。毕竟，要推进智慧课堂的建设，必将影响目前的传统教学，会增加教师的工作量，甚至会带来教学质量的退步等等。如何在建设智慧课堂的路上走得更顺，这是我们要思考的。

蚌埠二中，可以说是智慧课堂的诞生地。该校李新义校长，自20__年起，一直坚持智慧课堂的研究与实践。从该校的顶层设计，到项目推进，都是李校长在带着教师们去探索，让该校成为县级市中学的智慧课堂名校。他们的经验，值得玩味与思考。当然，该校是高中，我校是小学，区别还是挺大的。至少，我们要坚持一种思考的习惯，从别人的身上，从别人的成功中，找到一点可供借鉴的经验。

反过来，在建设智慧课堂的过程中，一线实践的教师，同样是非常重要的。作为第一批“吃螃蟹”的人，积极主动投身于改革实践当中，“一不小心”就可能成为名师、名家了。所以，这些教师要端正心态，更新理念，大胆实践，不断总结。学校、教导处要做好服务、指导等工作，创设平台与机会，让这一批教师尽快成为智慧课堂的先行者、成功者。

智慧课堂的建设，将是常平镇教育局坚定不移推进的工作。这也是跟每一位常平的教育工作者息息相关的。人人都需要投身其中，参与其中，让自己的课堂充满更多的智慧，让智慧成为自己课堂鲜明的标志。

奔跑吧，智慧课堂;奔跑吧，智慧教师。

有关人工智能专题学习心得体会及收获二

【摘 要】 人工智能（ai）是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，是二十一世纪三大尖端技术之一。ai未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地向着人类智能的方向逼近。伴随着人工智能和智能机器人的发展，为人类文化生活提供了新的模式。

人工智能（artificial intelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

ibm公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。

mit开发出了shrdlu，student系统可以解决代数问题，而sir系统则开始理解简单的英文句子了，sir的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。

当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。

[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）。

[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑。

[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matbuckland.

[4]机器人学导论[美]克来格（craig，j.j）。

[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特。