人工智能学习心得5篇人工智能学习心得 人工智能学习心得 人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是下面是小编为大家整理的人工智能学习心得5篇,供大家参考。
篇一：人工智能学习心得
人工智能学习心得
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(g.leibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了
人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单
调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5结语
篇二：人工智能学习心得
人工智能学习心得
人工智能学习心得在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。下面以问答的形式，记录学习心得。1.人工智能是什么？在哪里？其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能
在仓库搬货，能送快递到家。人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。3)怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。4)会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。AlphaGo也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。5)根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；最后是反馈，就像机器人或自动驾驶。我的理解：人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了人工智能的产品、服务和应用。2.人工智能包含什么？人工智能有很多分支，其中之一是机器学习，机器学习里面有一个分支是深度学习，深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。深度学习是一种神经网络，把计算机要学习的东西看成数据，把数据丢进多个层级的数据处理网络，然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。如果符合，就保留网络作为目标模型，如果不符合，就反复修改参数，直到符合为止。
书中举了一个例子，非常形象生动：把数据看成水流，深度学习网络看成多层水管网络，通过调节管道和阀门，使输出满足要求。3.人工智能的发展历程是怎样的？历史上有过3次AI热潮，
1)弱人工智能：在某方面很聪明，但只在这方面聪明，别的事啥也不会。比如AlphaGo，下围棋世界
成的《清平乐-黄菊》：“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”平仄相符，语句通顺，很有意境。7.人工智能创业的形势如何？形势一片大好：国家大力支持，业界投入巨大的人力和财力进行研究，软硬件技术都已经成熟。AI的商业路线分三步走：线上业务（3年）、线下业务（5~7年）和个人业务（10年以上）AI创业的五大基石：1)清晰的领域界限（业务场景）2)闭环的、自动标注的数据3)海量的数据量（千万级）4)超大规模的计算能力5)顶尖的AI科学家（算法）AI产业发展的六大挑战：1)前沿科研与工业界尚未紧密衔接2)人才缺口巨大，人才结构失衡3)数据孤岛化和碎片化问题明显4)可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟5)一些领域存在超前发展、盲目投资等问题6)创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持中国在AI创业中的优势：
1)中国人/华人处于人工智能研究的领先地位2)中国有庞大的理工科学生基础，数学知识扎实，具备人才优势3)全球规模最大的互联网市场，网民人数近8亿4)行业需求潜力巨大，5)海量数据和充沛资金对应上面提到的五大基石，人才、海量数据、闭环标注数据、应用场景、计算力都有解决方案，再加上开复老师创立的微软亚洲研究院和创新工场提供的人才和资金优势，我也觉得中国发展AI的前景一片光明。另外，创新工场成立了人工智能研究院，这是专门面向人工智能的创业人才培养基地和创业项目孵化实验室。主要工作任务包括：1.对接科研成果与商业实践，帮助海内外顶级人工智能人才创业2.培育和孵化高水准的人工智能技术团队3.积累和建设人工智能数据集，促进大数据的有序聚合和合理利用4.开展广泛合作，促进人工智能产业的可持续发展未来AI是风口。有人总结，只要以ai域名为后缀，融资过程都会比较快，或者融到的钱会比较多。9.AI时代，我该怎么学？借鉴了密涅瓦大学的“沉浸式全球化体验”教学方式和清华大学姚期智院士创办的清华学堂计算机科学实验班（姚班）的教学模式，开复老师提出AI时代的学习方法：1.主动挑战极限2.从实践中学习
3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力4．互动式的在线学习将愈来愈重要5.主动向机器学习机器越来越像人，人越来越像机器，随着生物科技和量子科技的发展，人机融合，达到了生命的大和谐。10.AI时代，我该学什么?AI时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习的技能将越来越没有价值。最能体验人的综合素质的技能，将最有价值，最值得培养、学习，比如：1.对于复杂系统的综合分析、决策能力2.对于艺术和文化的审美能力和创造性思维3.由生活经验及文化熏陶产生的直觉、知识4.基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力要想获得以上这些能力，大部分都是个性化培养，而非大规模圈养教育系统的设计，也要考虑到个性化、定制化、可持续化和公平。可能感性思维很难被机器取代，理性思维人类是干不过AI的。11.AI无处不在的年代，人生还有意义吗？开复老师通过自己康复的经验，在书中进行了富有哲理，诗意盎然的阐述。我的答案：我思故我在。今天我坐在这里打完这份读后感，说明我的人生就是有意义的。AI不过是新的工具，正如小石锤、轮子、蒸汽机、航天飞机、计算机和互联网，不会取代，只会丰富。
篇三：人工智能学习心得
人工智能学习心得
20147932唐雪琴人工智能研究最新进展综述一、研究领域在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能
够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解
把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算计算智能涉及神经计算、模糊计算、
进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法、进化策略和进化规划。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体
能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动
获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据
的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命人工生命的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”的广阔范围内深入研究“生命之所知”的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综
合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人
工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它
模拟人类智能，从而更好地为人类服务。当前人工智能技术发展迅速，新思
想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
篇四：人工智能学习心得
人工智能课程收获
人工智能课程收获
人工智能课程收获人工智能学习心得今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。第二篇、人工智能课程知识总结人工智能课程收获Agent：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的
人工智能课程收获
计算机程序及其控制的硬件。感知信息：表示任意给定时刻Agent的感知输入/感知序列：该Agent所收到的所有输入数据的完整历史Agent函数：把任意给定感知序列映射到Agent行动的描述/Agent程序：抽象的Agent函数的一个具体实现，该程序在Agent自身结构上运行。性能度量：通常由理性设计者给出，根据实际在所处的环境中希望得到的结果来设计度量，而不是根据Agent应该表现的行为。理性的判断取决于：性能度量、Agent对环境的先验知识、Agent可执行的行动、Agent到那时为止的感知序列。理性Agent应该选择期望能使其性能度量最大化的行动。任务环境的属性:完全可观察的vs部分可观察的；确定性的vs随机的；片段式的vs延续式的；静态的vs动态的；离散的vs连续的；单Agentvs多Agent。有4种类型的Agent程序：简单反射型Agent、基于模型的反射型Agent、基于目标的Agent、基于效用的Agent。A算法八数码问题令：g(n)=d(n)——节点深度h(n)=w(n)——不在位的数码个数（启发函数）则f(n)=d(n)+w(n)如：初始节点s的f值计算结果为f(n)=d(n)+w(n)=0+4=4有4个数码不在位对于f(n)=g(n)+h(n)，如果单独考虑g(n)或h(n)，既：①f(n)=g(n)只考虑搜索过的路径已经耗费的费用②f(n)=h(n)只考虑未来的发展趋势那么可以得到两种特殊的算法：爬山算法和分支界限算法。动态规划算法：仅保留queue中公共节点路径中耗散值最小的路径，余者删去，按g值升序排序。①动态规划与分支界限的差别在于去掉公共路径中
人工智能课程收获
的冗余部分，提高效率。②如果问题空间是树结构，动态规划与分支界限相同。Ax算法迷宫问题给定迷宫图如下，找出从入口到出口得最短路径。规则集：右移、下移、左移、上移Ax算法f函数定义f(n)＝g(n)＋h(n)g(n)＝d(n)从初始节点s到当前节点n的搜索深度h(n)＝|Xg－Xn|＋|Yg－Yn|当前节点n与目标节点间的坐标距离与或图搜索①从节点n开始，正确选择一个外向连接符。②从该连接符指向的每个后继节点出发，继续选择一个外向连接符。③依次类推，直到由此产生的每个后继节点都是N中的一个元素为止，N为终节点集合。其耗散值：K(n,N)＝Cn+K(n1,N)+K(n2,N)+„+K(ni,N)极大极小值搜索策略在极大极小值算法基础上增加了剪枝功能,并采用深度优先策略进行搜索。剪枝条件：极小≤极大，剪枝；极大≥极小，剪枝。注意：只有一个结点的值“固定”以后，其值才能向其父结点传递，如下图所示：谓词公式标准化：将一个给定的公式化成一个合取前束范式，最终得到一个子句集。1消去蕴含符号。2缩小否定符号的辖域：利用DeMorgan定律。3变量标准化：利用变量代换使不同的量词所约束的变元各不相同。4消去存在量词：（斯托林标准化）。5化成前束形式。6将母式化成合取范式：（每个合取项是一个析取式）。7消去全称量词：由于公式中的所有变元均受全程量词约束，
人工智能课程收获
所以可直接将全称量词消去。8消去合取符号，得到一个子句集。9更换变元名称：（变元分离标准化）。归结的基本过程：1公式标准化，得到子句集2构造初始子句集S=S0∪{~W}；3检验S中是否存在空子句（即永假式：P∧～P），如有空子句，则结束；4否则，用归结方法扩大子句集S，GOTO2。子句合一：C1=P(x,f(A))∨P(x,f(y))∨Q(y)C2=~P(z,f(A))∨~Q(z)首先找出能够合一的二个子集L11=P(x,f(A)),L21=~P(z,f(A))利用unify算法对L11和~L21进行合一，求出合一置换S={z/x}L11和~L21的合一结果是：P(z,f(A))采用归结方法，在C1中去掉L11，在C2中去掉L21，余下部分用S={z/x}进行置换，得到归结式：C=P(z,f(y))∨Q(y)∨~Q(z)归结式的不唯一性：原因是C1和C2的子集选择可以不同。Find-S算法:1.将h初始化为H中最特殊假设2.对每个正例x:对h的每个属性约束ai,如果x满足ai那么不做任何处理,否则将h中ai替换为x满足的下一个更一般约束3.输出假设h。例如：x1=sunny,warm,normal,strong,warm,same>;,+x2=sunny,warm,high,strong,warm,same>;,+x3=rainy,cold,high,strong,warm,change>;,-x4=sunny,warm,high,strong,cool,change>;,+执行算法后h0=,,,,,>;h1=sunny,warm,normal,strong,warm,same>;h2=sunny,warm,?,strong,warm,same>;h3=sunny,warm,?,strong,warm,same>;h4=sunny,warm,?,strong,?,?>;
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候选消除算法：1.初始化G和S；2.如果d是一个正例，从G中移去所有与d不一致的假设，对S中每个与d不一致的假设s从S中移去s，把s的所有的极小泛化式h加入到S中，其中h满足：h与d一致，而且G的某个成员比h更一般从S中移去所有这样的假设：它比S中另一个假设更一般；3.如果d是一个反例，从S中移去所有与d不一致的假设，对G中每个与d不一致的假设g从G中移去g把g的所有的极小特殊化式h加入到G中，其中h满足：h与d一致，而且S的某个成员比h更特殊从G中移去所有这样的假设：它比G中另一个假设更特殊。熵值计算举例：“PlayTennis”中S是一个关于某布尔概念的14个样例的集合，包括9个正例和5个反例[9+，5-]。那么S相对于这个布尔分类的熵为：Entropy([9,5])(9/14)log2(9/14)5/14log2(5/14)0.940熵值分析：如果S的所有成员属于同一类，那么S的熵为0如果S中正反样例的数量相等时（或者：S中各类样例等比例时），熵值为1如果S集合中正反例的数量不等时，熵介于0和1之间。计算属性Wind的信息增益Values(Wind)=Weak,StrongS=[9+,5-]Sweak=[6+,2-]
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Sstrong=[3+,3-]信息增益：Gain(S,Wind)Entropy(S)v{weak,strong}SvSEntropy(Sv)=Entropy(S)-(8/14)Entropy(Sweak)-(6/14)Entropy(Sstrong)=0.940-(8/14)0.811-(6/14)1.00=0.048第三篇、对《人工智能》专业选修课教学的几点体会人工智能课程收获龙源期刊网.cn对《人工智能》专业选修课教学的几点体会作者：高志峰林金星朱松豪来源：《学周刊·A》**年第09期摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。关键词：人工智能优选教材考核方式内容手段实践人工智能（AritificialIntelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世
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界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自**年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。一、优选教材目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮
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本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。第四篇、人工智能结课报告人工智能课程收获结课报告课程名称：人工智能学院：信息工程与自动化学院专业：物联网工程年级：学号：学生姓名：王子龙指导教师：日期：**级**10107125吴霖**年12月28日教务处制智能家居摘要智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）
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连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。智能家居的概念起源很早，但一直未有具体的建筑案例出现，直到**年美国联合科技公司（UnitedTechnologiesBuildingSystem）将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康涅狄格州（Connecticut)哈特佛市（Hartford）的CityPlaceBuilding时，才出现了首栋的“智能型建筑”，从此揭开了全世界争相建造智能家居派的序幕。应用价值随着物联网技术的日益发展，依照物联网技术发展的新兴产业智能家居以住宅为平台，通过物联网、云计算、无线通讯等新技术，将照明、门窗、家电、安防等家居设施集，从而构建高效的住宅设施家庭日程事务的管理系统，并为用户营造安全、健康、舒适的家居生活环境。家居与人们的生活息息相关，所以比传统家居更具优势的智能家居也为人所称道，走进千家万户也是势在必行。难点1、用户搞不懂智能家居的概念2、“智能家居产品太贵了”3、安全隐患收获
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近年来智能家居行业发展迅速，所以对于行业标准的制定非常重要，1979年，美国的斯坦福研究所提出了将家电及电气设备的控制线集成在一起的家庭总线（HOMEBUS），并成立了相应的研究会进行研究，**年美国电子工业协会组织专门机构开始制定家庭电气设计标准，并于**年编制了第一个适用于家庭住宅的电气设计标准，即：《家庭自动化系统与通讯标准》，也有称之为家庭总线系统标准(HBS，HomeBusSystem)。在其制定的设计规范与标准中，智能住宅的电气设计要求必须满足以下三个条件，即：1．具有家庭总线系统；人工智能课程收获2．通过家庭总线系统提供各种服务功能；3．能和住宅以外的外部世界相连接。物联传感技术是全球第一个利用物联网来控制灯饰及电子电器产品（我们通称为zigbee产品），并将其作为智能家居主流产品走向了商业化。ZigBee最初预计的应用领域主要包括消费电子、能源管理、卫生保健、家庭自动化、建筑自动化和工业自动化。这种技术低功耗、抗干扰、高可靠、易组网、易扩容，易使用，易维护、便于快速大规模部署等特点顺应了物联网发展的要求和趋势。目前来看，物联网和ZigBee技术在智能家居、工业监测和健康保健等方面的应用有很大的融合性。值得注意的是，物联网的兴起将给ZigBee带来广阔的市场空间。因为物联网的目的是要将各种信息传感传动单元与互联网结合起来从而形成一个巨大的网络，在这个巨大网络中，传感传动单元与通信网
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络之间需要数据的传输，而相对其他无线技术而言，ZigBee以其在投资、建设、维护等方面的优势，必将在物联网型智能家居领域获得更广泛的应用。物联传感控制规格遂成为当今家庭智能家居自动化控制规格的主要领导者。综述智能家居控制的发展关键在于设计理念以及经营者的心态，市场目标客户真正需要什么东西，挣什么样的钱都要慎重考虑，如果只注重签单，不设身处地的为客户着想，不兼顾智能解决未来的发展，提供片面的智能家居解决方案，而不考虑客户的适用性，是不可取的，是急功近利的表现，这不仅降低了智能家居的应用效果，还不利于整个智能家居行业的发展。智能家居控制系统的经营商更要本着消费者至上的理念，本着从客户利益出发心态，以认真、负责、诚信的态度，真正的从客户的实际需求出发，用心服务，用心为客户做智能家居控制设计和解决方案，把工程做好，让客户花最少的钱得到最大化的实惠，才是企业发展之道，才是智能家居行业发展之道。衡量一个住宅小区智能化系统的成功与否，并非仅仅取决于智能化系统的多少、系统的先进性或集成度，而是取决于系统的设计和配置是否经济合理并且系统能否成功运行，系统的使用、管理和维护是否方便，系统或产品的技术是否成熟适用，换句话说，就是如何以最少的投入、最简便的实现途径来换取最大的功效，实现便捷高质量的生活。智能家居最基本的目标是为人们提供一个舒适、安全、方便和高效的
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生活环境。对智能家居产品来说，最重要的是以实用为核心，摒弃掉那些华而不实，只能充作摆设的功能，产品以实用性、易用性和人性化为主。在设计智能家居系统时，应根据用户对智能家居功能的需求，整合以下最实用最基本的家居控制功能：包括智能家电控制、智能灯光控制、电动窗帘控制、防盗报警、门禁对讲、煤气泄露等，同时还可以拓展诸如三表抄送、视频点播等服务增值功能。对很多个性化智能家居的控制方式很丰富多样，比如：本地控制、遥控控制、集中控制、手机远程控制、感应控制、网络控制、定时控制等等，其本意是让人们摆脱繁琐的事务，提高效率，如果操作过程和程序设置过于繁琐，容易让用户产生排斥心理。所以在对智能家居的设计时一定要充分考虑到用户体验，注重操作的便利化和直观性，最好能采用图形图像化的控制界面，让操作所见即所得。分析人工智能课程收获对于目前智能家居行业的三大难题，进行以下分析。一.用户搞不懂智能家居的概念尽管厂商们不断宣传智能家居的先进理念，但大部分用户仍难以理解。消费者实际上需要一个更确切的概念：智能家居意味着全自动化？更好玩？还是更加节能？厂商们在营销时往往过于突出“高科技”的概念，而忽视了使用本身。“高科技”的另一层含义是复杂。很多用户至今搞不懂如何在智能手机上安装应用、或是设置家庭无线路由器；而智能家居是共享的，规
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则也是极为复杂的，并非人人都是IT工程师。再加上设备间不同的兼容性、应用程序设计问题，这些障碍暂时没有一个厂商能够克服。当然，类似苹果HomeKit这样的智能家居平台，提供了一种整体化的解决方案。不需要再为每一个设备下载专门应用、通过Siri就可以操作，只需购买兼容HomeKit平台的设备即可，这种理念或许在日后会帮助智能家居产品进一步普及，至少是从概念上让消费者理解什么才是“智能家居”。另外，诸如IBM等公司正在研发新的人工智能技术，这也许会帮助智能家居产品获得突破。显然，如果对恒温器说“太冷”就能调节温度，或是不需要任何设置、能够自动感知温度变化，这种“傻瓜化”的智能或许会打动消费者。而目前类似Nest这样才有不稳定上下文联想技术的产品，有时候仍然是摸不透的，消费者难以彻底摆脱复杂、麻烦的设置。二.智能家居产品太贵了一个简单的例子，将Nest与普通恒温器的价格放在一起对比，你会发现中间的差价达到了最大7倍；你家里的门锁现在可能只需300元，但August智能门锁需要1500元；如果想要把家里的所有灯泡换成飞利浦Hue，可能需要5100元（1700元三个）。也就是说，即便普通消费者想要体验一下手机控制门锁或是灯泡的新鲜感，但昂贵的价格是一只“拦路虎”。另一个问题是实用性和卖点，比如August智能门锁的CEO宣称其产品不仅仅是一把门锁，而是一个为你开门的“机器人”，这种营销理念会真正吸引多少用户？难以
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确定。显然，价格是目前智能家居产品的一大障碍，再加上用户往往搞不懂它们是如何使用的，高价就进一步成为阻止用户尝鲜的理由。作为一种新兴产品，智能家居设备的价格还需要数年来实现大众化。人工智能课程收获三.安全隐患最后一个问题，则是安全隐患。即便大多数智能家居设备使用了嵌入式系统（无法安装应用），但并不能阻止黑客通过互联网入侵设备。包括Nest、监控摄像头、智能冰箱等设备，都出现过安全问题，显然这是十分可怕的。试想一下，如果你的智能门锁、家庭监控设备遭到入侵，家庭的最基本安全需求都难以保障，谁还会购买这种设备？同时，用户也不能确定科技公司是否擅自收集了用户信息并用于商业目的，这是智能家居的另一个隐患：隐私问题。这还需要有关部门进行更大力度的监管、规则制定，来推动整个产业的发展。结论或许总有一天，所有的房子都是智能化的，但显然智能家居产品还有很长的路要走。成功的第一步在于获得消费领域的认可，上述三个问题显然是首先需要解决的。消费者需要更简单的方式来使用产品，而不是打上“智能”标签、实际上需要更复杂的前期工作，同时还要承担高价和安全隐患。毕竟，人类发明工具是为了更好地生活，而不是为了适应工具。随着人们的生活水平不断提升，需求、消费意识以及信息化对人们传
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统生活的改变，智能化生活在我国已不再是一个模糊的概念，智慧城市建设如火如荼，“智能家居”更是被炒得炙手可热。智能家居成为“标配”显然只是一个时间和时机的问题。目前整个智能家居行业存在的问题需要整个智能家居行业联合起来探索解决。而一旦市场上的各个“壁垒”被打破，中国智能家居行业将会迎来爆发性的增长。智能家居产品固然拥有很多优点，也是人们追求的生活品质，如何避免智能家居存在的缺点，让人们安享智能家居带来的优越环境，真正让科技造福于民，而不是装点着先进技术的摆设品，相信时间与智慧能解答一切疑惑。参考文献[1][2]Leon**年09月30日07:27[3]百度百科第五篇、人工智能结课报告人工智能课程收获人工智能结课报告题目：云计算下的人工智能学生姓名：杨国锋老师：李亚学院：信自学院专业班级：物联网111班完成时间：**年12月24日星期二
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昆明理工大学人工智能报告（设计）任务书报告（设计）题目云计算下的人工智能一、摘要1人工智能(ArtificialIntelligence以下称AI):是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,**）。可实现判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动的自动化（Bellman,1978）。本文力图通过对AI的发展及其研究和应用领域的介绍，寻求AI发展的一般规律，以及AI产业化的可能趋势，最后展望面临的可能与挑战。2云计算：在Humanoids**会议上，卡耐基梅隆大学的JamesKuffner教授提出了“云机器人”的概念，引起了广泛的讨论。Humanoids**会议上很多专家对云机器人比较看好，或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。3要更详细地了解云机器人，首先要了解云计算。根据互动百科的介绍，云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分：4狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。5广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展
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的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。6云计算的“云”，可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。7从此可以看出，云机器人并不是指某一个机器人，也不是某一类机器人，而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。比如，机器人通过摄像头可以获取收集整理一些周围环境的照片，上传到服务器端，服务器端可以检索出类似的照片，可以计算出机器人的行进路径来避开障碍物，还可以将这些信息储存起来，方便其它机器人检索。所有机器人可以共享数据库，减少开发人员的
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开发时间。关键词：AI人工智能云计算Cloud二、报告（设计）内容要求1.第一页：摘要和三个基本问题的回答，正文，3-5页2.时间：16周之前交，，电子和纸质版3.跟踪人工智能领域一个人、一个项目、一个技术或者一个算法、4.三个问题a)应用价值，为什么要跟踪这个人，这个项目、技术或算法我的专业是物联网，物联网伴随着云计算的发展，我们以后的生活将与云计算息息相关，人工智能既是物联网的具体实现，又是依赖于云计算的大数据，所以选择把人工智能和云计算联系在一起来写这篇报告。b)这个人、项目、技术或算法要解决的问题有哪些难点这个技术主要解决机器人与云计算之间的通讯、接口、信息交互、信息采集等问题，依靠自身的系统对数据进行分析和做出准确的判断。c)通过跟踪你学到了什么？通过本次报告，我学到了人工智能在生活中的运用，以及把人工智能跟云计算相结合，运用各种算法加以实现，通过机器人来服务人类的美好愿望在不久的将来即可实现。5.正文a)为了解决你感兴趣的问题你查了哪些资料查阅很图书馆很多关于智能控制系统的书籍以及文献资料。
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但是更多的资料是来源于网络百科和视频，这让我受益匪浅，并且激发了我对人工智能的强烈兴趣。b)分析：这些资料告诉我们了什么？没有告诉你，你想知道什么？这些资料告诉我们人工智能在未来生活中的运用范围，以及很多关于实现这类人工智能任务的实现方案，以及未来人工智能机器人在依靠云计算的基础上为人类创造美好生活的畅想。人工智能课程收获但是文献中没有告诉我们以后要从事这方面的工作需要具备哪些方面的知识，以及需要怎样去掌握这些知识。c)结论：根据已有的资料，你觉得什么是现有技术能做的，什么是不能做的，在能做的中间你打算做什么？并如何实现你的工作的实用价值，具体计划是什么？根据现有的资料，我觉得就目前学到的知识和技术，我只能对智能机器人进行一些普通的数据分析，而算法研发、系统控制等都是以目前知识不能做的，在能做的中间我打算学号数据结构、算法、数据库、数据挖掘等相关知识,为了能够实现工作的实用价值，我首先要学好人工智能这一基础理论，在接下来的时间内，我还学要多多动手进行实际操作，多了解和查阅有关方面的专业知识，多去公司进行参观实习等……目录摘要.................................................................................................................
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...............1
报
告
设
计
要
求.................................................................................................................
1
人工智能与云计算的结
合...............................................................................................4
机
器
人
操
控
阶
段.................................................................................................................
...5
数
据
挖
掘
阶
段.................................................................................................................
.......5
专
家
系
统
阶
段.................................................................................................................
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人
工
智
能
的
前
景..............................................................................................................4
发
展
方
向.................................................................................................................
...............5
结
语.................................................................................................................
人工智能课程收获
.......................5
参
考
资
料.................................................................................................................
...............5
致
谢.................................................................................................................
...............4
(一)人工智能与云计算的结合
云计算与人工智能技术发展到今天，已经不再神秘，完全可以进入我
们的生活，承载它的历史使命，下面笔者将根据本人的认识，分3个
阶段介绍如何将人工智能与云计算完美结合。第六篇、《人工智能》
课程的教学体会-论文
人工智能课程收获第七篇、《人工智能》课程简介
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《人工智能》课程简介
课程目标：人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感
知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智
能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。掌握人工智能的基本概
念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术，以及机器学习的
技术方法.掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和
知识表示技术、搜索技术、推理技术。
课程主要内容：
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1.搜索技术图搜索技术盲目搜索算法(宽度优先搜索、深度优先搜索、均一代价搜索)启发式搜索算法(登山法、分支界限法、动态规划法、A算法、Ax
算法)与或图搜索(AOx搜索)博弈树搜索(极大极小法,剪枝的-剪枝法)高级搜索技术(遗传算法)
2.归结推理方法谓词逻辑表达式谓词逻辑归结原理Herbrand定理。
3.知识表示方法产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示直接表示
4.机器学习实例学习解释的学习决策树学习
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神经网络学习(人工神经网络的结构、模型，解BP算法)1第八篇、人工智能课程报告人工智能课程收获《人工智能》课程报告指导书计算机科学与技术专业考核方法
选取生活中的一个AI应用，比如：iphone中的Siri应用，剖析其中的AI应用，对其中的相关理论、方法做一个详细的综述。
实验考评为百分制，按50%计入总分。课程结束前，要完成报告内容的撰写。
内容仅供参考
篇五：人工智能学习心得
人工智能心得体会（共3篇）
第1篇：人工智能心得体会人工智能学习心得今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
第2篇：人工智能心得体会人工智能学习心得今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻
译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
第3篇：人工智能心得体会今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。