学习心得体会范文10篇
学习上有了一些收获以后,写学习心得体会是一个不错的选择,这样我们就可以提高对思维的训练。那么你知道学习心得体会如何写吗?下面小编给大家整理的学习心得体会范文10篇，希望大家喜欢!
学习心得体会范文1
这学期的思想道德修养与法律基础课程让我收获很大，不仅让我学习了更多的知识，更重要的是，给了我心理上很大的帮助。我觉得这门课程对我们大学生很有针对性，对于大学生的基本素质、价值理念、奋斗目标等都提出了正确的导向。这门课程教了我们如何处理理想与现实、权利与义务、个人与集体、竞争与合作、自由与纪律、友谊与爱情、学习与工作等关系，告诉我们怎样做人，做什么样的人，怎样的生活才有意义，怎样的人生追求才有价值，帮助我们树立正确的世界观、人生观、价值观、道德观和法制观，打下扎实的思想道德和法律基础，提高自我修养，促进自己德智体美的全面发展。
作为一名大学生，我们背负着承担者建设中国特色社会主义、实现中华民族伟大复兴的历史使命因此，我们要认清自己的历史使命，明确成才的目标，确立为国家、为民族奋斗的志向，努力成长为对党和国家、对人民有所贡献的人才。要成为一个对社会有用的人才，首先我们应该敢于迎接挑战、战胜挑战，才能把握和创造机遇，才能把握和创造未来。确立远大志向，珍惜年华、刻苦学习，磨砺意志、砥砺品格，是我要成为一个合格大学生所应该努力做到的。
我想，我们之所以来到大学学习，不就是想为自己理想的实现打下坚实的基础吗?漫漫人生，唯有激流勇进，不畏艰险，奋力拼搏，方能中流击水，抵达光明的彼岸。而科学的理想信念，正是我们乘风破浪、搏击沧海的灯塔和动力之源。我是一名免费师范生，我记得开学时老师说过，我们要为成为一名伟大的教育家而奋斗，说得很对。我希望在未来成为一名优秀的教师，为国家培养更多的栋梁之才。在大学这几年，我相信，这个信念就是我的奋斗目标，给予我前进的动力，我会坚定这个信念，在大学里努力学习，为将来的教育事业打下坚实的基础。
良好的道德修养，是每一个人都应该具备的。作为大学生，我们更应该加强自己的道德修养，锤炼道德品质。前段时间轰动一时的大学生驾车肇事并残忍捅死伤者的案件，着实让社会对大学生的道德品质产生了怀疑，尽管那样的人毕竟是极少数，但无疑是一个警钟。而今，大学校园里充斥着的物质金钱主义，享乐主义或多或少影响着当代的大学生。毋庸置疑，加强大学生思想道德修养是相当必要的。我很高兴来到了西大。这里不仅有良好的学习环境，更有良好的学习氛围。走在校园里，随处可见坐在绿荫下看书的同学，处处都洋溢的浓浓的学习氛围。
思修课带给我们的不仅仅是书本上的知识，更重要的是做人的准则，智慧的花朵在思修课中悄然绽放，这将使我终生受益。在漫漫人生旅途中，我们会经历各种各样的事，我们无时无刻都应该记住我们是谁，我们要干什么，以及我们的最终目标。
学习心得体会范文2
不知不觉，开学有两个月的时间了。边工作，边进修的人生状态让我感觉到忙碌和劳累的同时也感受到了充实。毕竟你每时每刻在吸收知识的养份。对自己来讲是非常好的人生体验。最近的管理学专业的学习非常的忙碌，因为有许多的作业要做，也有许多的案例分析和论文要写。我感觉这学期的课虽然有一些多，但是非常的实用，而且有利于自己在学习和工作中保障自己的合法权益，有利于在遇到麻烦或者不利时，用自己所学的知识来保护自己，我认为自己在学习上取得了一些进步，主要体现在以下几个方面：
1、培养了我学会思考的习惯。我记得有人讲过这样的一句话：“学习的过程是一个思考的过程：”我认为的确是这样，因为学习真正的目的并不在于你获得了怎样的成绩，而是在于寻找未来的方向。在这学期我所学习的几门课中我确实感受到了这一点。例如，公共部门人力资源管理这门课，我所要做的一篇作业是关于医疗体制的改革问题。其实看病难，看病贵的问题已经成为一个非常难解决的社会问题，在完成案例的过程中，也让我培养了我自己独立思考的习惯，在完成案例的过程中，需要有一定的思路，并且培养自己解决问题的能力。例如，第三道题是说针对这样的现象你有何良策。其实答案是千变万化的。我的答案是从要学会尊重人才和重视人才以及建立健全绩效考核制度等，但是我觉得有一点我没有提到，那就是绩效工资制度，但是由于这是一个新生的事物，有许多的问题会出现，所以没有写上去，但也体现了我在经济知识上的匮乏。还比如讲，组织行为学这门课，它其实是管理学和心理学的综合课程，在完成作业的过程中，我发觉这是对于人性的解剖的一个过程，我认为自己的不足是对于个性特点的分析，因为人的个性是具有复杂性的，在处理这一问题上，我认为还有疑惑。总之，从自己的学习的过程中，我学会了思考，但是也发现了自己的不足。
2、找到了未来的方向。学习的目的之一就是寻找未来的方向，为自己的职业生涯奠定基础。我也感觉到了这一点。比如讲行政管理这个专业是一个具有思考性和综合性的专业，而且也具有大众化的特点。因为各行各业都需要行政，都需要对于办公室日常事务的管理。其实对于管理知识的学习也有利于我自己的工作，比如讲如何管理自己的工作状态，有控制自己烦躁情绪的能力。还有对于时间的管理、文件的管理等等。从而提高自己的工作效率，将自己的理论知识运用到实践中去，来达到的效果。
学习心得体会范文3
感谢党组织给予我这次党课学习的机会，通过党课的学习使我更进一步加深了对党的先进性、正确性及务实开拓精神的认识，同时也深深感到我们的党是一个伟大的党，光荣的党，正确的党，代表中国先进生产力的发展要求，代表中国先进文化的前进方向，代表中国最广大人民的根本利益。我党是具有远见卓识，不断创新进取的党。
这次党课的学习，进一步学习了马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想和科学发展观。这次学习有利于我们树立正确的人生观、世界观和价值观，树立为共产主义事业奋斗终身的崇高理想。从而坚定政治信念，明确努力方向，端正入党动机，保持自身的先进性。意识到前途是光明的，而道路是曲折的。也就是说实现共产主义的道路不可能是一帆风顺的，也许将面临着不可预料的种种困难，共产党的先进性不是天生就具备的，而是在不断努力学习实践中，通过不断地总结和提高党员个人的思想境界才能形成。也就是说，我们要在思想上真正入党。入党不是意味着拥有特权，而是奉献，对自己要有更严格的要求和约束，要学着去承担更多的责任。具体到生活中，我们要团结同学，想同学之所想，急同学之所急，努力为同学们服务，积极发挥一个学生党员的作用。在工作和学习中牢固树立共产党员的政治意识，大局意识，责任意识，创新意识，积极从思想上真正入党，早日成为一名合格的共产党员。
任何时候，我们都应该不断地给自己充电，让生活更加充实。加强政治学习，不断提高我们的思维能力与理论水平，使自己对共产主义有更加深刻的了解，更能是非分明，不会犯下低级的政治错误。其次，心系人民。人民的利益高于自身的利益，不为鸡毛蒜皮的小事对别人记恨在心，处处为他人着想，乐于关心、帮助有困难的人，从小处着手，以党的宗旨“全心全意为人民服务”来要求自己。最后，本着“天下兴亡，匹夫有责”的心，关心国家大事，关注目前国际形势。爱国，对于学生而言，体现在日常琐事中。比如说，珍惜用水、节约用电、爱护花草这样的小事不仅仅体现了我们的道德情操，也最能体现我们的爱国情结。试想，一个对一草一木都不加予爱护的人，你怎么指望他去爱护祖国呢?
以上内容是我对这次党课的总结，所以在以后的日子里，我要努力做到以下三点：一是学好专业知识和培养自己处理人际关系的能力、综合知识应用的能力、开拓创新的意识与能力、组织及协作的能力，只有这样才能在以后激烈的竞争中立于不败之地。二是树立正确的世界观、人生观、价值观，用我所学的知识来回报社会，来服务于社会。三是认真学习“三个代表”重要思想，坚定理想信念，树立共产主义远大理想和建设有中国特色的社会理论的共同理想!
学习心得体会范文4
今年是我进入大学的第三年。
两年来，在各级领导和同学们的关心、帮助下，通过自身不断努力，各方面均取得一定的进步。现总结如下：
思想政治学习方面。始终保持与党中央高度一致，认真学习“三个代表”重要思想和“七一”讲话精神，积极参加学院及班上组织的思想政治学习活动，不断提高自身的政治素质。坚决拥护独立自主原则及“一国两制”的方针，反对任何形式的霸权主义和分裂主义。政治上要求进步，积极向党组织靠拢。不满足于党校内入党积极分子培训所获得的党的基本知识，在工作、学习和生活中增强自身的党性原则，按照新党章规定的党员标准来要求自己，虚心向身边的党员学习，并结合国内国际政治生活的大事，定期作好思想汇报。
工作作风方面。在学生会的工作中，我始终以广大同学的共同利益为最基本的出发点，这一点正是符合了“三个代表”重要思想中的最基本也是最重要的一条：要代表最广大人民的根本利益。所以，处处从同学们的需要出发，为同学们服好务。两年来，自己也严格遵守学校制定的各项工作制度，积极参加学校组织的各项活动，虚心向有经验的同学请教工作上的问题，学习他们的先进经验和知识。敢于吃苦、善于钻研，能按规定的时间与程序办事，较好地完成领导交办的工作。同时积极主动配合其他部门工作的开展，不断提高工作效能。
知识学习方面。学习刻苦，态度认真，只是在学习方法和能力上有些欠缺，在今后的学习中需要改进。作为21世纪的接班人，新世纪在悄悄降临之际也给我们带来了新的要求，经济日新月异，科技翻天覆地，所以更多、更快、更广的吸收新知识即成了放在我们面前必须解决的一个问题，我通过这两年的大学学习，对于专业方向、节奏、程度、难易度等等，也有所了解，投入了不少时间再学习上，每次考试也发挥的可以。在大学的后两年中，对学习任务有了更高的要求，在这样的关键时刻，我会加倍努力学习，把更好的成绩带进大四。所以，如果说这是对我的压力，到不如说是对我的考验，我一定会全力以赴。
总之，过去的两年，是不断学习、不断充实的两年，是积极探索、逐步成熟的两年。由于参加党校的时间不长，政治思想觉悟还有待提高;对大学学习的规律仍需进一步适应，方法也尚需改进;在学生会的工作中，也要弥补不足，尽的努力为同学们服务。新的一年里，我一定认真要向党员同学学习，戒骄戒躁、勤勉敬业，在平凡的工作和学习中取得更大的成绩。
学习心得体会范文5
十九大强调，坚定不移全面从严治党，不断提高党的执政能力和领导水平。勇于自我革命，从严管党治党，是我们党最鲜明的品格。一个政党，一个政权，其前途命运取决于人心向背。
从严治党需要加强党的政治建设。保证全党服从中央，坚持党中央和集中统一领导，是党的政治建设的首要任务。党的政治建设是党的根本性建设，决定党的建设方向和效果。郁可夫曾说过，“人类的所以能进步，国家的所以能富强，社会的所以能安定，根本就都在于政治”。
从严治党需要加强党的思想建设。如开展学习廖俊波同志“樵夫精神”的活动，以廖俊波同志为标杆，铸就廉洁奉公、无私奉献的高尚品格。思想建设是党的基础性建设。把坚定理想信念作为党的思想建设的首要任务，推进学习“两学一做”，把县处级以上领导干部作为重点，在全党开展“不忘初心、牢记使命”主题教育，为实现新时代党的历史使命不懈奋斗。
从严治党需要健全党的监督体系。如加大民众监督范围，我们党来自人民、植根人民、服务人民，一旦脱离群众，就会失去生命力。民众监督还是有一定效果的，它的目的在于警示，让广大党员干部吸取教训，进行反思。给予广大群众更多监督举报的途径，这样才能做到蛇打七寸，充分的发挥到人民群众的力量。
全面从严治党永远在路上，党的制度建设贯穿于全面从严治党之始终，相信在十九大精神的引导下，我们一定能加快建设社会主义现代化强国。
学习心得体会范文6
虽然说，学习的方法有很多，但是我认为上课认真听讲仍为最重要和基础的途径。因此，我们在这里主要讨论一下上课听讲应做到的几点。
一、集中注意力
阅读、思维和观察等一些学习活都是可以服从个人的意志、能力和愿望进行控制。但听老师讲解这种学习活动就不同它不可能自己进行有效的控制。这是因为，这种学习活动涉及到另外一个人--教师。因此，在准备工作做好的基础上，要听好课，首先集中注意力。
二、在课堂上听讲时，听觉通道的畅通当然是十分重要的
但是仅仅把学习心理活动的主要着眼点放在”听”的方面还是不够的。如果仅仅是”听”，那么，充其量是听懂。听懂不一定是掌握。从听懂到掌握之间不定期存在一个思维过程的问题。因此，学生在课堂上进行听课的时候，不仅要带耳朵，而且要“心”想。这也就是说，听课过程中，思维活动一定跟上。
三、听课要有针对性
听课的针对性是指要根据自己的实际情况来安排具体的听课方法。这是听课策略的一个重要的方面。
毫无疑问，要求老师在讲课的过程中真正要符合班级内每一个学生的学习需求，这仅仅是一种理，在实际的课堂教学过程中，老师是很难做到这一点的。因此，我们在具体的听课时，应该根据自己的实际情况，运用一定的策略，调整自己的听课活动。
四、积极的回答问题和提问题
教师在讲解教学内容的过程中，为了激发学生的学习兴趣、调动学生的学习积极性和了解学生装的学习班情况，一方面会向学生提出各种各样的问题，另一方面，也会鼓励学生自己提出相关的问题，对此，学生应该积极要回答问题和提出问题。
五、正确处理处理听讲和笔记的关系
听课的过程中，作一些笔记是必要的，但是，”听”和”记”毕竟是两回事。注意力分配在听课上面，笔记就难以记全，而将注意力分配在记笔记上，听课的质量就要下降。因此，需要正确处理听讲和记笔记的关系我们认为，对于学生的听课来讲，正确性的方法和策略是应该”以听为主，以记为辅”。这也就是说，听课的主要注意力应该集中在”听”的方面。至于”记”的问题，只需要记一些重要的东西。
六、听课应该注意教师所用的方法
在课堂学习过程中，学生不仅要记住教师给出的结论，更应该注意教师得出这个结论所用的思路和方法，甚至要通过积极的思维，想出比教师更好的方法。这样的听课就能够不断提高自己的学习策略水平。那种只知道记”结论”，如词义、写作特点、答案、得数等，而忽视学习思维方法的听课过程是难以提高分析问题和解决问题的能力的。
除了认真听讲以外，我们还应该学会合理安排自己时间。人若不会理安排自己的时间，便不会很好的休息和学习。这样在该学习的时候会想休息，在休息的时候会想着学习，周而复始便会使人处于一种注意力涣散的矛盾状态。无论学习还是休息都不能专心致志，总会有各种各样的杂念在困扰他们，因此有组织有计划合理安排自己的时间是克服的有效方法之一。其次我们还应该寻找适合自己的学习风格。不同性格类型的人，有着不同的学习和生活方式，如有的人喜欢夜间伏案苦读，有的人喜欢清晨沐着晨光学习，有的人喜欢在床上思考问题，有的人则喜欢边走边想，有的人人喜欢独处一室在清静中学习，有的则喜欢边听音乐边学习，因此选择适合自己性格特点的学习风格也是克服杂念的有效方法。
学习心得体会范文7
一个学期很快就过去了，但这次的心情与以前有很大不同，归心似箭的心情早被考试不理想的惆怅所掩盖。想想若是考的不好如何向父母交代?尤其这次我为了应付英语四级着实花了很多时间，以致把其它功课都拉下了，所以说关于这次考试我的`复习工作是做的很不充分的，可现在想想却是得不偿失啊。尤其我现.版权所有在对于能不能过四级还是缺乏把握的，不管这次考试结果如何，下学期我都得加倍努力了，而且一定改掉以往偏科的老毛病，争取每门课都踏踏实实地学。
上大二的我们也早已走出那座象牙塔，开始尝试接触社会。记得大一的时候还时常会为自己作为一名计算机系的学生而有那么点优越感。现在却被那些从人才市场上反馈的一些消息给打击。现在我不得不为将来即将面临的就业危机而作好准备。本来嘛，众所周知我们学校的牌子不是很硬;二来我们计算机行业的就业形势也越来越紧张了;三来我是名女生，一名学计算机的女生。早就听说现在许多企业发话说“宁愿要最差的男生也不用最好的女生。”说起来真让人气愤。但面对这些偏激的社会现象，我们又能怎么办呢，唯今之计只有从改善自身条件作起。
来学校两年多也早已习惯大学生活紧张又轻松的气氛，课程虽然还是安排的很紧凑，但课余时间明显增多了，令我真正感受到大学生活是如此的丰富多彩，已经熟识的朋友早已没有大一刚入学时的拘束与隔阂。至今为止我与宿舍的人相处融洽，虽然偶尔会有点小过节，但也很.版权所有快能冰释前嫌，所以有的时候，我很庆幸我能来淮工，不然也不会交到那么多知心的朋友了。大学不仅是一个交流知识的场所，亦是我们学习做人处世，接触社会的好场所。我感觉我现在所接受的教育也是各个层面的，所以我一定会好好利用这份难得的机会，珍惜这段宝贵的时间，严格要求自己，力求作一名合格的大学生。
学习心得体会范文8
转眼间我已经进入了大三，在二年多的学习生活中，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折!有人总结，在任何一个学校，平庸的大学生是相似的，不平庸的大学生各有各的辉煌，我们不能满足于平庸，应该以更好的方式开始新一天，而不是千篇一律的在每个上午醒来。大学，是我们由幼稚走向成熟的地方，在此，我们应认真学习专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的能力，那么，我在这里谈一谈关于我在大学里的学习经验和心得体会。
大学的课程比起高中来说相较于轻松，大学里的学习主要是靠自觉，除了掌握老师课堂上讲的内容，还要利用课余时间阅读其他相关的书，查找资料，在提高自己专业知识水平的基础上，有目的地丰富各方面的知识。如果说高中时的学习是幼儿学路由老师领着，那么大学就是大人式的学习，我们接过学习的接力棒成为了领跑者，在这一场比赛中，可以跨栏可以抢道可以跳跃，而绝对不能在起跑线上等待老师牵着你跑。只有自主自助自信的学习，才能取得好成绩，正如一个好的足球运动员，他不能只听教练的意见，而应该自己进行思考，因为毕竟，在场上铲球，抢断，过人，射门的都是你自己。
至于学习方法，我相信没有最好，只有更好，要找到适合于自己的学习方法，就像现在考研一样，选择适合于自己的辅导书才是最好的辅导书。我不是很聪明，但我知道“笨鸟先飞”，我应该属于那种兢兢业业型，每次都早去上课，不逃课，上课认真听讲，下课按时完成作业。
关于学习，我觉得兴趣与目是最重要的，比如数学、计算机和比较重要的科目我上课就比较专心一点，而且在课外时间还会去阅读一些相关资料，而对于其他无关紧要的课程只是上课听一下，做到主次分明。在此我做以简单归纳：做好准备，提前预习，这样在课堂上能够比较顺利的跟上老师的节奏，取得更好的听课效果;认真听讲，做好记录，随堂记录笔记有助于集中注意听课，并且在期末备考的时候，可以有所侧重，减少盲目性;定期复习，注意交流，要避免因时间过久而遗忘所造成的重复性工作，掌握好复习的间隔;还有要多与同学交流，探讨解答问题的方法，和对不同问题的意见，将更有助于拓宽思路。
关于各科的课程学习我在这里谈一下数学、英语和计算机的学习。数学学习，数学是一门比较重视基础的学科，一定要把概念、公式弄清楚，一定要稳扎稳打，这样才能以不变应万变。英语学习，我英语基础不是太好，但现在考研必须重新学习，英语是大学中的必修课程，大一、大二两年一定要把英语基础打好，打牢，打实，这绝对马虎不得。因为大学要求过英语四级，还关系到能否得到学位证以及就业等诸多事情。现在很多单位都要求英语四级或者六级才能有机会面试的，所以英语学习至关重要，英语的学习在平时，主要是知识的积累过程。
计算机学习，由于我一直对计算机很感兴趣，所以对于学习计算机就感觉要轻松一些，学院计算机课程学习的语言主要是VF，学校要求计算机必须过级，我在大一下学期学完VF课程后，大二上学期就过了计算机二级，总之，计算机作为就业时的一块强有力的敲门砖，计算机必须学好，还有学精，平时上课要注意听讲，课后要勤上机练习，熟悉所学语言，相信只要工夫下到了，没有不成功的。
关于大学上课还有就是如何表现自己，比如说老师会问问题，你可以举手回答问题，这样你不仅表现了自己而且还会增加在老师心目中的印象，我一个性格比较内向的学生，一般我不会举手回答问题，但我会抓住一些机会来锻炼自己，比如说大学里面不少课程老师都会要求学生组成小组，然后做一个大作业，并且会抽出时间让你上台用ppt做介绍。一般我会作为组长制作精美的幻灯片并上台演讲，并做到切合题意，详略得当，重点突出，这样就会给老师合同学留下一个深刻的印象了。
考试是学校生活里必要的一部分，要以端正的态度来面对。但是尤其重要的一点是，并不是考试才是证明我们在进步的唯一方式，一定要找到自己的兴趣所在，利用好时间，找准目标，努力坚持。无论什么考试，考前的那段时间很重要，这不是“临时抱佛脚”，我所说的是最后的整理复习，当然这一定要建立在平时的基础上，平时能够把老师所讲的东西尽力吸收，抽空多读一些课外书，在临考前，把所学的要考的知识点再重新在脑子里一点一点的过一遍，算是温习，也是查漏补缺，这是读书考试很关键的一个环节，相信所有人都能做的很好。期末考试也是奖学金评选的重要指标，所以我们一定要重视期末考试的重要性，这也在一定程度上代表了你的学习成果。
还有一个我觉得很重要的就是学习计划，不管做什么事都应该有一个计划，大到自己的学习生涯规划，小到自己的一天什么时刻该做什么，这样你才能做到有的放矢。学习计划可以写在纸上也可以记在心里，我经常会把自己的计划写出来贴在寝室里墙壁上，比如说要考试，我经常会把哪一天复习什么书和规定什么时间完成写在纸上，然后根据计划完成任务，有的时候计划时间是一个月，有的时候是一周或几天。所以，“把简单的事情千百次地做好就是不简单”，用心做好每一次小事，日积月累，也许就将收获富足，即时的消化学习内容，有规律有计划地安排预习和复习，平常多积累，学得轻松而愉快。
大学里要充分利用各种资源，比如说图书馆、学术论坛、网络资源等，这里我着重谈一下利用网络资源，网络这种全新的学习形式具有开放性、互动性、网络性、虚拟性的特点，为我们的自主学习，教师的教学提供了许多便利条件。目前，互联网上学习资源中，管理方面的资源极为丰富;收费、互助、免费应有尽有;形式与内容多种多样。比如说我在考取网络工程师、报关员、物流师、会计从业等证书时绝大部分资料是来自网络，为自己考试盲目的考试报名到胸有成竹的进考场都离不开网络资源带来自己的丰富信息和资料，使自己在各种考试中能轻易适应。当然如何有效利用这些资源，是我们必须重视的问题，不适当的选择，会浪费精力，浪费时间，我们要选择适合自己的资源进行学习，这样才能做到事半功倍。
总之，在大学生活和学习中，我们要树立良好的心态，要充满信心，要凭借自己的头脑和双手，做好自己的学习计划，合理安排时间，充分利用资源，依靠自己的努力和奋斗，相信自己，成功将属于你!
学习心得体会范文9
时间飞快，我们渡过了整个大一的学习生活。马上迎来大二的学习生活，回头想想这个学期，学校，班级，同学之间发生的事情都历历在目!这个学期的最后阶段，我总结一下我这个学期的各方面情况。大概可以归纳以下几个要点。
一、学习上
比起上个学期的学习生活，这个学期没有那时的相对轻松，因为我们开了有关专业知识课程。如;解剖、营养、刚学的时候觉得有些吃力、甚至有些听不懂。但是时间长啦适应了老师的奖开放式也就习惯了这个学期的学习制度慢的跟上啦老师的讲课步骤。有时在双休日阅读课外书，或读一些有关的书。将中的知识记下来。从而提高自己的知识面，拓宽自己的思考角度。在学习上有一样东西是非常重要的，那就是态度，只有有好的态度才能决定好的成败。还有一点我参加啦“兴牧杯”知识竞赛，既锻炼了自己，又使自己的专业知识有所提高，虽说最后的结果不是很理想，但我觉得也是受益匪浅。
二、生活上
和同学们和睦相处，建立好的同学关系，互帮互爱，形成独立的自理自立的良好品德。宿舍是个大集体，八个人生活在同一个空间里面，但各自的生活习性都不相同，这就需要大家相互理解、迁就，只有这样才能和好相处，为我们创造一个良好的学习和休息的环境。这个方面我们宿舍就做的很好。
三、娱乐上
除了课上跟着老师学习轮滑课下还和同学去操场、广场去练习花样轮滑，虽然滑的不好，但自我认为有了很大的提高，从中找到了其中的乐趣。有时在空闲时间还玩一些羽毛球，跑步等。俗话说’身体是革命的本钱‘只有一个好的身体，才能使自己更健康。所以在学习中，也要做到劳逸结合。
综合上述，虽然我在这个学期有了一定的进步，可是我仍然存在不少缺点，还有很多需要改进的问题。总之，我要发扬优点改正缺点。大学生活是宝贵的，我要珍惜剩下的读书机会，为自己创造更加美好的大学生活色彩。
学习心得体会范文10
不知不觉，来到学校已经有两个多月了，发现大学并没有像高中那样那么繁忙，是的，大学很自由!可是大学同样也需要努力学习，下头就是小编对大学学习方法的一些提议!
一、自主学习
大学更注重于思考。高中生能够把所以的精力都放在学习上，而在大学里，专业知识固然重要，可是在大学中能够很好地自主思考更重要。大学的学习时间更少，可是所学的资料更多、更难(这是我作为一个理工科学生的感受)，所以仍然需要花费很多的精力来学习。
二、认真上课
大学的课堂上也和高中是不一样的，大学教师很少会像高中教师一样时刻提醒着你注意听讲，有时候甚至逼着你学习，所以需要你自我集中注意力去听讲，刚开始有的资料会很难理解，可是仍然要集中注意力，坚持到最终你会发现其实也没有那么难。
三、完成作业
一般上课的时候教师会布置作业，这个作业千万不要不当回事，大学考试的试卷就是教师自我出的，考试资料一般就是平时做的作业，改也只改了一些相关数据，所以这个时候平时做的作业就很重要了，如果平时的作业你都有好好做的话，考试时是绝对没有问题的。
四、考前复习
说到考试了，如果平时实在是没有怎样学习的话，考试前的复习周是十分重要的，这个时候如果好好复习还是有很大的机会经过考试的，复习还有一个十分关键的问题，多做一些往年的卷子，因为大学考试的题型基本上是没什么变化的。
五、端正态度
最终，也是最重要的一点，千万不要相信高中教师所说的什么进入大学就解放了什么的，因为我的高中教师以往也是这么说的，来到学校才会发现教师说的话很多都是假的，所以我们总会吐槽我们被高中教师骗了。大学是人生中很重要的一个时刻，这一阶段对一生的影响是十分大的，所以必须要认真对待。
所有的理论如果不去实践，那么都是空谈。期望大家能找到最适合自我的学习之道，平衡好学习与生活，将自我的大学过得多姿多彩!
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我们从一些事情上得到感悟后，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，这样我们可以养成良好的总结方法。怎样写好心得体会呢？以下是小编帮大家整理的人工智能心得体会，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
人工智能心得体会篇1今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：
一、激趣导入，引入新知
学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。
二、积极探索，形象直观
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。
三、小组合作，积极探究
本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。
人工智能心得体会篇2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
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能心得体会篇3通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay―ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
人工智能心得体会篇4一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。主要体现在以下几个方面：
１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力
在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
３、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、扩大知识面，转换思维方式
在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识
二、中小学机器人教学活动的几点做法：
考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式CPU、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。
人工智能心得体会篇5李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。
下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。
人工智能心得体会篇6人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。
人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的`人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！
人工智能心得体会篇7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。
人工智能心得体会篇8人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5G技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。
在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏，第二师资的缺乏，第三课程实施的场地缺乏，第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程――空间――活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段，第一阶段大班STEM基础教学，第二轮实践教学建立社团校队，第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。
人工智能心得体会篇9最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能心得体会篇10一个叫阿尔法狗的智能机器人战胜了人类的围棋高手李世石，这件事情让很多人感到恐慌。我的一位朋友说，阿尔法狗彻底改变了她的世界观。未来人类该怎么办？教育该怎么办？今天我们就来说说这方面的话题。
首先我们先了解一下什么是人工智能？最开始计算机科学家们想让发机器人能像人那样思考，他们想让计算机网络像人的大脑神经网络一样工作。但其实人类对自己到底是如何思考的至今也没有弄清楚，所以按照这种思路开发的人工智能进展不大。
后来一些科学家转变思路，开始让计算机按照自己的方式思考。他们让计算机学习大量的数据，然后分析各种数据之间的相关性，从相关性中发现规律。
比如阿尔法狗就是学习了人类围棋高手的大量的对弈棋谱，找出每一种下法与最终获胜的概率之间的关系，然后选择获胜概率最高的那一种下法，并且自己与自己反复练习，人类在这样的智能机器人面前完全没有获胜的希望。
因为人类不是这样思考的，人类不可能记住那么庞大的数据，也不可能进行那么复杂的计算。人类思考是基于分析推理的，是从小样本研究中发现因果关系，有时还要依赖直觉。既然是小样本，就有可能出现抽样误差；直觉有很多时候也是错的。而且人类还要受体力精力和情绪的影响，很难不出差错。所以我们现在已经不好意思说，计算机是人工智能了，更准确的说法是机器智能。
事实上，机器智能在很多方面已经超越了人类智能，它甚至能替代人类完成很多以前只有人才能完成的工作。专家预言，未来有很多职业会消失，其中包括教师！
举个例子，现在学校里老师教小学生认字，要告诉他们这个字的读音、书写的方法、字的意思是什么，可以组成哪些词组等等。未来会有一款智能机器人一对一地教孩子们做这些事情，它可以发出中央电视台播音员的声音，也可以发出孩子们喜欢的明星或爸爸妈妈的声音，它的笔顺永远不会写错，而且从来不会不耐烦。事实上现在有些电脑学习软件已经可以部分完成这样的工作了。
又比如说，数学的公式、物理的定律、化学的反应式、历史事件与人物，这些中小学教科书上的知识，智能机器人能不能教呢？我相信大家也说能！不仅能教，而且会比人类的教师教得更好，它可以把各学科教学名师的知识和经验都深度学习一遍，然后根据学生学习的表现，选择最合适的指导方法。这跟阿尔法狗学习下围棋没有多少本质上的不同。
到了这个时候，还有多少人认为教师的职业不会消失呢？即使教师的职业不会消失，今天教师的大部分工作将被智能机器人取代，这一点应该没有多少人怀疑了吧？
如果教师的大部分工作都被智能机器人取代，那么学校会不会消亡呢？这是一个更让人揪心的问题。
我们现在的教育体系，是工业时代的产物。工业时代需要培养大量的流水线上的工人，和各行各业的专业人士。这些职业都有一定的标准和规范，需要从业者牢记这些标准和规范，以便在做这类重复度很高的工作时，效率高，不容易出错。
人工智能心得体会篇11科技在现代社会发展中愈发重要，人工智能作为其具象体现，在各大领域大放异彩。在美剧《机器少女法兰姬》中，西格博士所创造的最新一代机器人frankie，在人与人的交往中收获了友谊，渐渐拥有了情感，学会了像人类一样思考。让人不禁沉思：“人工智能朝人类发展的同时，人类是否会向人工智能（ai）靠拢？”当人类失去了所谓价值观与同情心，与机器又有什么两般？
人与机器人/人工智能最大的差异在于思考方式：ai是通过数据的理性分析，得出结论；而人类则复杂得多，他综合了个人的主观判断与数据分析，理性与感性的权衡之下，方作出决定，故总是于情于理。然而两种方式皆无优劣之较，唯有其二者相互权衡综合，方能创造更美好的未来。
价值观，是人生态度的抽象概念。它代表了个人面对大千世界的自我思考与思考。倘若人失去了所谓“价值观”，便将成为一具毫无精神可言的躯体，仿佛行尸走肉般游走。“人是一株会思考的芦苇”。或许有人会反驳，ai也会思考，但它的所谓思考，不过是自己数据库中所载入的数据所分析出的结果，是由二进制所推动的程序运行，丝毫没有“个人”的情感，是冷冰冰的数据代码，更别提是否拥有价值观的体现了。
同情心，即为“恻隐之心”，可谓人皆有之。试问ai：当你面对奄奄一息的花木，你是否会亲手相植？面对瑟瑟发抖的小雀，你是否会以温柔相助？面对踉跄倒地的孩童，你是否会以怀抱相拥，面对病危的至亲，你是否会不顾一切地陪伴左右……即便你亲手一件件完成了诸事，亦不过是在执行人类所编写的代码罢了，你的心不会为之动跳，不会为之动容。试想，若人类失去了同情之心，世界又怎会温情脉脉？想至此，不禁毛骨悚然充斥着冷漠的世界，谈何“但愿人长久，千里共婵娟”，谈何“日日思君不见君，共饮长江水”，谈何“谁演寸草心，报得三春晖”，谈何“曾经沧海难为水，除却巫山不是云”？
“面对窗口调皮的小猫咪，你是否会莞尔？”我试问。人工智能表示，将来会有的而我，亦希望人类别丢了那份最本质的，欣赏美，体悟生活的态度。正如萧寒所言：
正是现实将我们推得快速甚至踉跄，让我们突然意识到，认真慢下来是多么的难能可贵。愿我们都能在自我的思考与体悟中享受人生百态，不向机器的方向靠拢，成为一个饱含激情与热血，拼搏进取的，人类。
愿人们不要丢弃了心中最纯粹的情感，那份价值观，那份同情心，正如库克所言，“我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。”
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人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人工智能常见算法简介
人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？
一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning）四大类。
常见的监督学习算法包含以下几类：（1）人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（BoltzmannMachine）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）、Hopfield网络（hopfieldNetwork）、多层感知器（MultilyerPerceptron）、径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork，RBFN）、受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine）、回归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、自组织映射（Self-organizingMap，SOM）、尖峰神经网络（SpikingNeuralNetwork）等。（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（NaiveBayes）、高斯贝叶斯（GaussianNaiveBayes）、多项朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes）、平均-依赖性评估（AveragedOne-DependenceEstimators，AODE）贝叶斯信念网络（BayesianBeliefNetwork，BBN）、贝叶斯网络（BayesianNetwork，BN）等。（3）决策树（DecisionTree）类：分类和回归树（ClassificationandRegressionTree，CART）、迭代Dichotomiser3（IterativeDichotomiser3，ID3）,C4.5算法（C4.5Algorithm）、C5.0算法（C5.0Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squaredAutomaticInteractionDetection，CHAID）、决策残端（DecisionStump）、ID3算法（ID3Algorithm）、随机森林（RandomForest）、SLIQ（SupervisedLearninginQuest）等。（4）线性分类器（LinearClassifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’sLinearDiscriminant）线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）、多项逻辑回归（MultionmialLogisticRegression）、朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）、感知（Perception）、支持向量机（SupportVectorMachine）等。
常见的无监督学习类算法包括：（1）人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）类：生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN），前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）、逻辑学习机（LogicLearningMachine）、自组织映射（Self-organizingMap）等。（2）关联规则学习（AssociationRuleLearning）类：先验算法（AprioriAlgorithm）、Eclat算法（EclatAlgorithm）、FP-Growth算法等。（3）分层聚类算法（HierarchicalClustering）：单连锁聚类（Single-linkageClustering），概念聚类（ConceptualClustering）等。（4）聚类分析（Clusteranalysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（FuzzyClustering）、K-means算法、K均值聚类（K-meansClustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。（5）异常检测（Anomalydetection）类：K最邻近（K-nearestNeighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（LocalOutlierFactor，LOF）等。
常见的半监督学习类算法包含：生成模型（GenerativeModels）、低密度分离（Low-densitySeparation）、基于图形的方法（Graph-basedMethods）、联合训练（Co-training）等。
常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（DeepQNetwork）、策略梯度算法（PolicyGradients）、基于模型强化学习（ModelBasedRL）、时序差分学习（TemporalDifferentLearning）等。
常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（DeepBeliefMachines）、深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks）、深度递归神经网络（DeepRecurrentNeuralNetwork）、分层时间记忆（HierarchicalTemporalMemory，HTM）、深度波尔兹曼机（DeepBoltzmannMachine，DBM）、栈式自动编码器（StackedAutoencoder）、生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）等。
二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-classClassification）、多分类算法（Multi-classClassification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（AnomalyDetection）五种。1.二分类（Two-classClassification）（1）二分类支持向量机（Two-classSVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。（2）二分类平均感知器（Two-classAveragePerceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（3）二分类逻辑回归（Two-classLogisticRegression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（4）二分类贝叶斯点机（Two-classBayesPointMachine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-classDecisionForest）：适用于训练时间短、精准的场景。（6）二分类提升决策树（Two-classBoostedDecisionTree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景（7）二分类决策丛林（Two-classDecisionJungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。（8）二分类局部深度支持向量机（Two-classLocallyDeepSVM）：适用于数据特征较多的场景。（9）二分类神经网络（Two-classNeuralNetwork）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。常用的算法：（1）多分类逻辑回归（MulticlassLogisticRegression）：适用训练时间短、线性模型的场景。（2）多分类神经网络（MulticlassNeuralNetwork）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（3）多分类决策森林（MulticlassDecisionForest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。（4）多分类决策丛林（MulticlassDecisionJungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。（5）“一对多”多分类（One-vs-allMulticlass）：取决于二分类器效果。
回归回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有：（1）排序回归（OrdinalRegression）：适用于对数据进行分类排序的场景。（2）泊松回归（PoissionRegression）：适用于预测事件次数的场景。（3）快速森林分位数回归（FastForestQuantileRegression）：适用于预测分布的场景。（4）线性回归（LinearRegression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）贝叶斯线性回归（BayesianLinearRegression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。（6）神经网络回归（NeuralNetworkRegression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（7）决策森林回归（DecisionForestRegression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。（8）提升决策树回归（BoostedDecisionTreeRegression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。
聚类聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。（1）层次聚类（HierarchicalClustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。（3）模糊聚类FCM算法（FuzzyC-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。（4）SOM神经网络（Self-organizingFeatureMap，SOM）：适用于运行时间较长的场景。异常检测异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：（1）一分类支持向量机（One-classSVM）：适用于数据特征较多的场景。（2）基于PCA的异常检测（PCA-basedAnomalyDetection）：适用于训练时间短的场景。
常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（InductiveTransferLearning）、直推式迁移学习（TransductiveTransferLearning）、无监督式迁移学习（UnsupervisedTransferLearning）、传递式迁移学习（TransitiveTransferLearning）等。
算法的适用场景：需要考虑的因素有：（1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点（2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？（3）可以接受的计算时间是什么？（4）算法精度要求有多高？
有了算法，有了被训练的数据（经过预处理过的数据），那么多次训练（考验计算能力的时候到了）后，经过模型评估和算法人员调参后，会获得训练模型。当新的数据输入后，那么我们的训练模型就会给出结果。业务要求的最基础的功能就算实现了。
互联网产品自动化运维是趋势，因为互联网需要快速响应的特性，决定了我们对问题要快速响应、快速修复。人工智能产品也不例外。AI+自动化运维是如何工作的呢？
参考：《人工智能产品经理–AI时代PM修炼手册》作者：张竞宇