实习报告总结3000字【6篇】
【#实习报告#导语】实习能拓展大学生的综合素质，培养适应型人才。实习是大学生拓展自身素质的主要载体之一，学生通过实习磨练意志，发展个性，锻炼能力，勇于承担社会责任，拓展自身的综合素质，成为学历，素质，技能一体化的适应型人才。以下是©无忧考网为大家准备的实习报告总结3000字【6篇】，供您参考学习！1.实习报告总结3000字
近xx个月的实习生活转眼间就结束了，在这期间我不仅经历了许多自己不曾遇到过的困难，也获得了更多以前没有学习到的知识，真正的明白了那句读万卷书，不如行万里路的深刻道理。如今实习结束了，我为自己的实习生活做一了下总结，希望以后自己的学习与生活能够更进一步。实习的目的在于通过理论与实际的结合增强个人与社会的沟通，进一步培养自己的业务水平、与人相处的技巧、团队协作精神、待人处事的能力等，尤其是观察、分析和解决问题的实际工作能力，以便提高自己的实践能力和综合素质，帮助自己以后更加顺利地融入社会，投入到自己的工作中。
毕业实习是大学生毕业必经的一个过程，此次的实习生活让我认识到自己角色的转变，自己不再是什么都不需要担心的大学生，而应该是一个为自己未来努力工作、需要时刻认识到自己的责任，并在日常的生活中充分体现自己人生价值的职业人。在日常的工作与生活中要懂得严格要求自己，不能再期待有老师或父母来为我们指引方向，必须学会自己去思考问题，认清事情的本质，避免出现各种错误，即使遇到困难，也要能够自己解决，而不是怨天尤人，气馁不前。这个时代是一个信息时代，也是一个需要不断学习的时代，只有不断地汲取新的信息与知识，才能保持与时代潮流的同步，而不是被他人超越，拍死在浪头的沙滩上。获得了知识同样要学会利用，在工作中懂得利用自己的知识储备，使得理论联系实际，自己发现问题，
及时的解决问题；努力提高自己的自学能力，将不知道或者曾经是错误的知识改正更新，也提高自己竞争力的有效手段。在工作过程中，我们肯定会碰到很多的问题，有很多是我们所不懂的，不懂的东西我们就要虚心向同事请教，当别人教我们知识的时候，我们也应该虚心地接受。同时，我们也不要怕犯错。每一个人都有犯错的时候，工作中第一次做错了不要紧，重要的是知错能改。因为当你走入社会的时候，就是没有人再关注、指导你的时候，你仅能依靠自己的自学能力，去抓住每一个学习的机会，才能不断总结提高自己的知识水平，也是能做好每一步工作的关键，只有自身的能力才是你迈向成功的坚实阶梯。
人生的每一步旅途中，总有着一道无形的栏杆，每一次跨越需要很多的勇气，也不是每一次跨越都能够成功，失败是不可避免的，主要的是要敢于承认失败，面对失败，努力去做，解决它，有这个决心，我想人生会成功的，至少可以无憾于自己的青春。在社会的竞争浪潮中，没有一个人是独立存在的，仅想依靠自己一人的力量是不可能有机会成功的，只有懂得处理人际关系问题的人，才能在崎岖的成功之路上获得助力。在实习期间，我开始与各种各样不同的人打交道，其中或是同事、老板、顾客，也会是更多其他的人，自己作为一个新入人员自然会被他人排斥，那么只有自己去主动接触别人，走出第一步，然后就能够与他们熟悉，甚至成为朋友，正确的相处方式才能保持自己与他人人际关系良好的发展状态。我们到公司去实习，由于我们不是正式职员，公司多数是把我们当学生看待，所以公司在这个期间一般不会给我们什么重要的工作去做，可又不想让我们闲着，因此，他们会交给我们一些比较简单的工作，但是我们也不能让自己总是闲着，应该自己主动找一些事情来做，从小事做起，这样不但能增加在老板眼中的好印象，也能获得同事的好感。和每个人都处理好关系似乎也不是很容易，在必要的时候还是要低调行事，学会观察身边的一切情形，还是应该以努力工作为前提，在不必要的时候少说话，也即是多做多听少说，做好一个倾听者是获得他人好感的有效方式。处理好自己的人际关系会使自己的工作环境更加和谐，而一个好的工作环境往往会影响一个人的工作状态，良好的工作状态将有利于自己在公司未来的发展。
一个好的职业人不但要有出色的个人能力和和谐的人际关系，更要有一份自信的人生态度，一份认真且严谨的工作态度，因为态度决定一切。
许多人在面对问题时，总是感觉自己可能会处理不好，习惯性的放弃发表意见的机会，当别人对发表意见的人表达赞赏的时候，他又会在心中暗自埋怨自己。因为当时他也是差不多这样想的，但是害怕说错后会有其他人看不起或不屑的目光，因此他一次次错过了，而这一次次机会的错过，是从很久以前的某个时候开始的。其实这就是自卑，不自信的表现。即使知识和能力都在提升，但是不相信自己，那么永远都不可能获得成功。多给自己点信心，多给自己点赞赏，多给自己点勇气，相信成功的道路会为你铺就的。
无论做什么工作都需要一份认真、严谨的态度，特别是从事IT行业的我们。曾记得在学习编写软件代码的时候，总是会出现这样那样的小错误，因为运行程序的工具软件带有自动提示功能，所以就算出现运行错误，只要按指示更改就可以了。但在工作的过程中没有人会提示你的错误，甚至一个小数点的错误可能就会损失上千万，当然一个代码的错误更会让整个软件运行出现异常，进而导致系统的崩溃，也正可能因为这样的一个小的失误就让一个公司破产，让你自己失去了继续工作的机会。所以认真、严谨的工作态度对一个职业者来说是必须的，而且需要在工作中一直保持，不可懈怠。
对待人生与工作的态度，是你迈向成功道路的方向标，态度端正了，才可以让自己沉下心去努力、去前行、去做学问，不怕任何的困难险阻，迎头而上，勇往直前。因此，要建立起好的态度，在实现自身目标的过程中，就会学会多看别人怎样做，多听别人怎样说，多想自己应该怎样做，然后自己亲自动手去实践、去努力。只有这样我们才能把事情做好。
四年的大学生活里，虽然让我对计算机理论知识有了一定的了解，但我知道只有实践才能出真知，唯有把理论与实践相结合，才能更好地为社会服务，为自己的事业生涯铸就坚实的基础。为期一个月的公司实习，虽然过程比较辛苦，各种不适应，许多的不愉快，一切都在摸索中去适应、去忍受，但是，在这艰苦的工作中，我也学到了不少东西，也受到了很大的启发。我明白，今后的工作还会遇到许多新的问题和困难，但只要不放弃，不退后，这些只会给我带来新的体验和新的体会，磨练我的意志，提高我的能力，让我在追求成功的路上风景更加美好。
因此，我坚信：只要我用心去发掘，勇敢地去尝试，一定会能更大的收获和启发的，也只有这样才能为自己以后的工作和生活积累更多丰富的知识和宝贵的经验。
再就是时常要保持一颗会学习、能思考的心。作为一个学生，最重要的就是自己学习和思考的能力。在企业这样一个新环境中，有我们很多值得学习、值得思考的地方，这就需要自己保持一颗学习、思考的心。不仅在技术方面，要刻苦的补充自己的不足，认真地对待工作，时时刻刻的思考和学习。而且在企业的环境中，更要注重学习企业先进的管理和人文文化，以丰富自己的社会知识和管理文化知识。我在此次实习过程中的收获主要有三个方面：一是通过直接参与企业的运作过程，学到了实践知识，同时进一步加深了对理论知识的理解，使理论与实践知识都有所提高，圆满地完成了此次实习的实践任务。二是提高了实际工作能力，为就业和将来的工作取得了一些宝贵的实践经验。三是在实习过程中认识到团队的力量，只有彼此之间互相沟通，互相帮助，为着同一个目标而努力，协同合作，对自己的那一份工作认真负责、精益求精，必定能够做出漂亮的作品来。
经过这次实习，我不但中学到了很多在课本上、学校里所没有提及的知识，还有就是在就业心态上我也有很大的改变，以前我总想找一份适合自己爱好，并且专业对口的工作。可现在我们都知道找工作很难，要专业对口更难，很多东西我们初到社会才接触、才学习，才能感觉到竞争的残酷。所以我现在要建立起先就业再择业的就业观。
2.实习报告总结3000字
刚开始实习，因为我在学校学的是java语言，而游戏开发的客户端所需语言是AS3。因此，开始的第一个星期是刻苦地自学AS3语言基础，并逐个逐个地完成主管所安排的学习任务。因为在校期间，我认真学习，打好了良好的软件工程专业知识基础和面向对象语言编程基础，于是3天时间就掌握了这门新语言，并开始通过一些小功能来实践，同时也逐渐地为团队分担任务和压力。实习三个月后，分配给我的功能和任务越来越多和庞大，我这个小小的实习生开始与正式工“平起平坐”，有些功能也和几个前辈合作，他们也开始和我平等地讨论交流解决方案，有时候我的方案比他们的要好，最后决定采用我的。开始被主管和团队认同和赞赏。
实习四个月后，有其他的新人进来实习，我开始做小导师，指导新人如何上手游戏的开发。学会了把一些知识点整理总结成一句或一段话，或者通过一个生动形象的例子来说明一个问题，自己也提升了不少。
这半年来，我一直积极学习，刻苦敬业，与团队合作交流，使我们项目组如期地完成了网页游戏《xxx》的内测版、公测版。
态度决定一切，当有一份新的任务给你时要知道自己能否胜任这份工作，关键是看你自己对待工作的态度。态度对了，即使自己以前没学过的知识也可以在工作中逐渐的掌握。态度不好，就算自己有知识基础也不会把工作做好，实习项目刚开始时，根本不清楚该做些什么，并且这和我在学校所学的java语言没有必然的联系，刚开始我觉得很头痛，可经过工作过程中多看别人怎样做，多听别人怎样说，多想自己应该怎样做，然后自己亲自动手去多做，终于在短短几天里对工作有了一个较系统的认识，慢慢的自己也可以完成相关的工作了，光用嘴巴去说是不行的，所以，我们今后不管干什么都要端正自己的态度，这样才能把事情做好。
在这次实习过程中，我碰到很多问题，有的是我懂得的，也有很多是我不懂的，不懂的东西我要虚心向老师同学请教，当别人教我们知识的时候，我也应该虚心的接受，不要认为自己懂得一点鸡毛蒜皮就飘飘然。
回首整个实习过程，我每天都有很多新的体会，想说的很多，我总结下来主要有以下几点：
1、团队意识是完成项目的必要保证
在这个网页游戏开发的过程中，我充分体会到了团队合作的重要性。特别是在自己虽然是实习生，但负担的是工作量甚至超过了很多正式员工，很难想象如果我进度拖慢或者是大家不团结一致的结果。期间通过大家的团队合作，项目组高效且快速的完成的项目，当然最重要的是我得到了很多实战的机会。
2、熟练的专业技能
提供最佳的解决方案是我们努力的方向。网页游戏的开发思想就是实现玩家的游戏娱乐需求，我们在梳理了游戏的各项功能之后，需要做的是提供一个最佳的解决方案，来帮助企业实现更加有效的管理，我们要熟悉网页游戏玩家的需求，掌握行业专业知识，更要能融入最适宜的游戏理念，这对实习生而言，无非是一个很高的要求，需要我们不断地学习，不断的在一个个项目中去积累经验，但这也正是我们为之奋斗的目标。
3、加强信心，坚持下去
虽然感觉自己学的还可以，但真的工作起来却感觉力不从心。有时候遇到事情总会着急，慌张。平常信心不足，总感觉自己做不好。或许还需要一段时间的磨练吧。只有自己的知识和能力都在提升，相信自己总有一天会很勇敢的表现自己。
总之，在整个实习过程中，我有许多的收获和欢乐，但也有苦涩和教训，这些成功的经验将激励我在以后的人生路上取得更大的成绩，失败的经历将使我努力去改变需要改变的地方，可以是我更快的成长，让自己以后的日子做的更好。这些宝贵的人生经历激励我在以后的人生道路上勇于实践，敢于创新，为人生的辉煌奠定坚实的基础，成为我受益终身的宝贵财富。
4、良好的沟通协调能力
在培训的一开始，我被要求在一个星期内熟悉as3语言，幸好我在学校学习java语言打好了良好的面向对象编程基础，结果3天时间就完成了所有的学习任务熟悉掌握了as3语言。于是开始通过做一些小功能来实战。因为以前在校实战的都是软件系统项目，现在开发游戏，感觉很陌生。期间与同事积极沟通交流，了解了游戏开发的框架、常见问题等，然后自己找资料独立实现自己的功能。有时候进入一个新的领域，很多经验心得是书上很难学到的，要多与前辈老手交流，因而在这期间良好的沟通协调能力也是必不可少的。
这6个月的工作生活是充实且富有乐趣的，结识了很多同事和朋友，公司的氛围是非常轻松愉快的。感谢6个月来谢主管的关心，感谢部门前辈的悉心指导，感谢公司各位同事的热心帮助，感谢能给我提供这次难得的实习机会，在这里，我走出了从学生到职场人生的第一步，是迈向社会的重要的一步。通过这次游戏开发实习，我学到了很多书本上学不到的东西，也有了从无知到认知，到深入了解公司和社会，从开始的磕磕碰碰到后来的工作还算顺利的转变。在这里要特别感谢的是广州御剑网络科技有限公司，正是御剑给我提供了良好的实习环境，使我实习有了明显的效果，还有其各位老师对我们在专业技能的指导，使我的技术有了很大的提高。
除此之外，还要感谢我的项目团队成员，正是因为有大家的相互帮助和学习，共同解决遇到的问题共同挑战困难我们的实习过程才能够顺利完成，我更加认识到了团队精神的可贵，同时也收获了最真挚的友谊。
3.实习报告总结3000字
在这11天中，通过介绍，我在xx进行了实习。实习是一个大学学生重要的一个学习过程，也是我们毕业后走向社会所迈出的试探性一步。我的主要实习目的是熟悉当代企事业单位的工作，积累工作经验，提高综合素质，并为德语专业学生在毕业后从事与专业关系比较少的工作进行一些探索。我在两周内的实习工作内容有：为xx公司产品推广活动计划做一些基础性的工作；为xx企业开展“展会经济”搜集信息；实习基本的现代办公新技术。
我的第一个具体工作是电话联系一些娱乐场所，商谈能否与之合作，租用其场地开展产品宣传活动。电话办公是现代工商业的高科技办事手段之一，对提高工作效率有很大的帮助。我的同事和我在电话联系之前，首先确定了非常具体的工作方法。但是，电话只是手段，其本质仍然是人类与人类之间的沟通。这一点是我的弱项。所以在初期经常会因缺乏工作的经验和技巧而造成工作成功率低，返工率高等情况。难度最大的问题就是语言的障碍。极少数的当地群众国语不太灵光，加上我的上海话的表达能力也非常有限，所以有的时候双方互相听不懂。多亏单位的同事及时救场，成功地与对方达成了协议。整个电话联系的工作持续了一周左右，在此期间，我学到了一些工作上行之有效的方法：第一，制定精确的工作计划，对工作的目的和手段量化处理，精确计算，务必做到机关算尽；第二，在工作出现问题的时候，多和人沟通，出现问题，及时救场。90年代末21世纪初成长起来的一代人，有一种“xx”时代的倾向，就是习惯单人行动，在别人一无所知的情况下办好一件事，或者注重人机对话甚于人与人的交流。性格即命运，如果改变不了人的性格，那么至少要改进自己的工作方式方法。
贯穿实习始终的一项重要工作是通过互联网，查询一些行业对“展会经济”的赞助，为客户提供有效的资料。具体的方式就是通过google，百度等互联网搜索引擎，找到相关的资料、数据、文章，做简单的分析。整项工作最大的挑战就是搜索资料。互联网的资料多而且繁杂，但是和题目相关的材料非常少而且不好找。对此，我先开始的工作方法是把带关键字的资料全部下载到本地，不经整理就打印出来。这是不合要求的。后来通过向同事学习，我学会了通过关键字搜索需要的资料，按内容提取有效信息进行整理，对其中的数据添加重点，找到了一些有价值的信息。在此之后，我在同事的指导之下，很快学会了复印、打印、传真、装订等工序。
在上述几个主要的工序以外，我还在单位积极参加了一些公益劳动。
通过短暂的实习，我首先熟悉了当代分工明确、高效率的办公，参与了一些具体的工作，学会了一些具体的工作方法，熟悉了各种办公自动化用具的操作。基本达到了假期社会实践的目的。在实习报告的最后，我感谢xx提供给我的实习机会，xx的同事们所具备的优秀学问、人品值得我认真学习。在今后的学习生活中，我将认真学习专业科目，同时增强自己的工作能力，做到德智体全面发展。
4.实习报告总结3000字
在这次实习过程中可以说真的是获益良多，大致上掌握了xx银行的各项业务，熟悉了银行日常业务的操作流程以及工作制度等等，从客观上对自己所学的有关银行方面的各项知识和理论有了更深一层的认识。在实习期间，我能够做到虚心学习，认真工作，认真地完成各项工作任务，并与同事建立了良好的关系，得到了行里员工的一致认可。实习的工作具体可以分为以下几个阶段：
1）在银行大堂和顾客接触，了解和满足他们的需求；
在银行大堂跟着大堂经理学习，大堂经理是连接客户、高柜柜员、客户经理的纽带，因此首先就得学习柜面相关知识，才能更好的解答客户问题，引导客户办理相关业务，维持大堂秩序，减轻柜员的工作量，提高整体服务效率。营业中的礼仪主要有四大内容：解答客户问题、营业中分流客户、维护大堂秩序、适当理财产品的营销。在此段时间我学会了如何跟顾客进行沟通，如何使顾客对我们的服务感到满意，另外还有就是要尽心尽力地去帮助他们，例如是帮助他们填写单据或是教他们正确使用自动柜员机。
2）做一些打杂的小工作；
如分类书信，打word文档和excel表格，使用excel公式计算，折对账单等等。虽然是些小工作，但也让我学习了很多。
3）到营业部学习，了解银行的基本业务及其流程；
虽然这只是一个月的实习，虽然短暂但却又非常的充实，对我来说，是大学生涯中甚至是人生中很重要的一部分积累和经验，这在我以后的学习和生活中都会发挥着很重要的作用。而且这次的毕业实习无疑成为了我踏入社会的一个平台，为我今后踏入社会奠定了良好的基础。而尽快实现角色的转变，是作为一个大学毕业生刚步入社会时要面临的首要任务。对此，我们必须端正好自己的心理和态度。
5.实习报告总结3000字
根据学院教务处的要求，我们市场营销专业的同学们采取集中实习和分散实习两种形式。分散实习学生自己联系实习单位，集中实习学生的实习单位由系里联系，集中实习的单位有专业教师指导。我选择的是自主实习也就是自己联系工作单位。从事的是与自己专业相关的工作，销售和市场推广。销售人员的职责就是把自己的产品卖给别人，把别人的钱财收为己用。每次都要自觉主动的联系客户，拉拢关系，然后推销自己的产品。也就是主动出击，广泛撒网，重点培养。在实习过程中有几件事让我感触极深。
在实习的过程中，其实也是一个学做人的过程。要懂得低调做人，比自己厉害的人大把大把的是，虽然做人非常重要，但专业知识也不可或缺。每天过得一样却又一样，有人在成长有人在死亡。时间长了，如果没有目标，会陷入无聊的漩涡。每次我都如此鼓励着自己：今天是我们这一生里最年轻的一天，我们没有理由不活得精彩，过得充实。
关于实习的收获主要有以下几个方面。一是通过直接参与企业的运作过程，学到了实践知识，同时进一步加深了对理论知识的理解，使理论与实践知识都有所提高，圆满地完成了本科教学的实践任务。二是提高了实际工作能力，为就业和将来的工作取得了一些宝贵的实践经验。三是我在实习单位受到领导的认可并促成就业。四是为我的毕业论文设计积累了大量的素材和资料。
同时也让我明白了许多的人生道理，看清了许多的社会现实。在当今社会，能力并不是最重要的。首先要在社会立足必须拥有强大的人际交圈，雄厚的资金和一个好的项目，最后才是个人的能力。懂得了失意时不要气馁，得意时不要忘形。在市场营销工作当中，失败者总是找理由借口，成功者找方式方法。做销售的时候，心态远比能力重要，积极乐观的心态，自信的心态，包容的心态和平常的心态可以助你走向成功。
实习给了我很深的体会，明白了打好基础非常重要，因为基础知识是工作的前提。实际工作与书本知识是有一定距离的，需要在工作不断地学习。即使毕业后所从事的工作与所学的专业对应，仍会在工作中碰到许多专业知识中没有的新知识，所以要想胜任工作，必须边工作边学习，通过不断的学习获取更多新的知识。要有拼搏的精神，人生的道路有起有伏，犹如运动比赛，有开心，有失意，要经得起考验，需要不断的拼搏。而学校要加大教学改革力度。以社会需求为导向，调整课程设置。
6.实习报告总结3000字
实习是我们师范生即将踏上漫漫人生征途的标志，是人生的另一个起点，对我们未来的生涯规划起着至关重要的作用。所以，这次顶岗实习对我们来说有着特殊的意义。在没来实习之前，我们有憧憬，有期待，又有些迷茫，我们怀着一半欣喜一半忐忑的心情来到了实习学校――xx中学。在过去的这段时间我们都收获了许多，现做出如下总结：
思想方面
在本次实习中，我们思想端正，热情努力，服从上级管理，办事认真负责，并在各方面严格要求自己，努力提高自己，以使自己更快的适应社会发展。我们热爱教育事业，把自己的精力全部投入教育，力求把工作做到最好。我们所作的一切都在不断锻炼自己，只为自己登上讲台不再吃力。
教学方面
备课：作为一名教师要求每节课都认真备课，实习学校也在时刻提醒我们一定要认真负责。按照学校的安排一步步进行，目前我们都能有效备课（备教材、备学生、备教学及学习方法）每个环节都认真对待。
听课：在听课这一环节，大家都很积极，常常去听一些有经验教师的示范课，从中学习教学方法、教学语言、教学内容，希望尽快提高自己的教学技能，使自己的课能够完美体现。
上课：上课这一环节尤为重要，每个老师都有自己的上课方式，我们在听完老师的课后，及时借鉴老师的可取之处，应用于自己的课堂。在上课时，要多方面考虑影响因素。要调动课堂活跃气氛还要观察学生的反应，以此控制课容量的多少和讲解的速度，最重要的是教学内容一定要准确。总之，一定要做到多观察、多总结、多针对、多运用。
管理方面
在管理方面主要体现在实习班主任以及年级部干事管理学生上。在学生管理方面我们发现问题很多，我们也学习到一些解决问题的方法。现在拒绝体罚学生，其实真的没必要去体罚学生，所谓“人非圣贤，孰能无过”，犯下错误知道改正才是目的。我们应该去开导学生，引导他们，在实习过程中我们也在极力追求这点。
建立班委小组，跟学生处理好关系，这些都是必须做到的，也是具有亲和力的体现。
作为实习班主任应该做到了解学生，了解每位学生的家庭情况、学习情况、班级融合度等等。可通过谈心、悉心观察、深入班级做到深层度了解学生。
宣传方面
在宣传方面，我们积极投稿，汇报我队所发生的一切，也同样将记录着我们走的每一步的日志发表到博客上。
活动方面
“五个一活动”我们完成了一部分，剩余的还在进行中。在实习学校，我们也积极参加学校组织的活动，运动会、动员大会、推普活动等一系列活动。在活动中，我们努力扮演好自己的角色，积极配合，使活动完美落幕的同时也充实自己。
以上，便是我对过去这段实习生活的总结，再次感谢各位领导老师们的无私帮助与指导。通过实习，我学到了很多，虽然有些辛苦，但很充实，并且为以后的教学工作积累了经验，奠定了基础。
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文章目录一、概述二、重点内容三、思维导图四、重点知识笔记概述1.神经元模型2.单层感知机3.多层感知机4.BP误差逆传播算法5.深度神经网络简介5.1卷积神经网络CNN简介5.2循环神经网络RNN简介5.3长短时记忆神经网络LSTM简介5.4生成深度神经网络简介一、概述学习能力是智能的重要标志之一。机器学习是人工智能的核心研究课题之一。
为方便记忆和回顾，根据个人学习，总结人工智能基础知识和思维导图形成系列。
二、重点内容基础知识人工神经元感知机BP反向传播算法深度神经网络简介三、思维导图四、重点知识笔记概述人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）简称神经网络（NeuralNetwork，NN）的发展源于研究人员对大脑神经网络的结构模拟。是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。尽管目前的模拟很粗略，仍然取得了很大的成功。
人工神经网络在视觉、听觉等感知智能，机器翻译、语音识别和聊天机器人等语言智能，棋类、游戏等决策类应用，以及艺术创造等方面所取得的重要成就，证明了联结主义路线的正确性。
1.神经元模型人的脑细胞分为神经元和神经胶质细胞。神经元细胞是行使大脑主要功能的细胞，胶质细胞起到辅助、支持、营养等作用。
生物学上，神经元有两种状态：兴奋和抑制。一般情况下，大多数的神经元是处于抑制状态，但是一旦某个神经元受到刺激，导致它的电位超过一个阈值，那么这个神经元就会被激活，处于“兴奋”状态，进而向其他的神经元传播化学物质（其实就是信息）。
1943年，美国心理学家麦卡洛克和皮茨提出了生物神经元的抽象数学模型——MP模型：
从上图可以看出，神经元的输出：
y=f(Σwixi-θ)其中：θ为神经元的激活阈值，函数f(⋅)被称为是激活函数。神经元的工作模型存在“激活（1）”和“抑制（0）”等两种状态的跳变，理想型的激活函数（activationfunctions）应该是的阶跃函数，但在实际使用中，这种函数具有不光滑、不连续等众多不“友好”的特性。因为在训练网络权重时，通常依赖对某个权重求偏导、寻极值，不光滑、不连续通常意味着该函数无法“连续可导”。
所以，我们一般用Sigmoid函数来代替阶跃函数。
常用的激活函数有：
阈值函数：该函数通常也称为阶跃函数，此时神经元的输出取１或０Sigmoid函数：也称为对数S形函数，输出介于0~1之间常被输出在０-１范围的信号选用，它是神经元中使用最为广泛的激活函数线性函数：该函数可以在输出结果为任意值时作为输出神经元的激活函数但是当网络复杂时，线性激活函数大大降低网络的收敛性，故一般较少采用双曲正切S形函数：类似于被平滑的阶跃函数，以原点对称，其输出介于-１１之间常常被要求为输出在-１１范围的信号选用自MP模型被提出以后，研究人员提出了很多不同类型和结构的人工神经网络。最早的人工神经网络就是感知机模型。
2.单层感知机单层感知机是一个只有单层计算单元的前馈神经网络。
前馈神经网络是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层。各层间没有反馈。前馈神经网络是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。
上图为一个典型的单层感知机模型，a(a1,a2,a3)为输入，w(w1,w2,w3)为权值，z为输出。
单层感知机由两层构成，输入层接收外界输入信号后，传递给输出层，输出层是M-P神经元。单层感知机只有一层功能神经元（只有输出层神经元进行计算处理）。
利用单层感知机可以实现简单的二分类。但是对于非线性问题则无能为力。
3.多层感知机使用多层功能神经元，可以解决非线性问题。多层感知机使用多层功能神经元，输入层和输出层之间有一层或多层隐藏层。
输入层神经元仅接收输入，不进行函数处理隐藏层和输出层包含功能神经元。多层感知机是多层前馈神经网络。
M-P神经元的模型为y=f(wx+b)，但是前边所示的感知机实际上只是y=f(wx)，并没有处理偏置b。在实际的在神经网络的每个层次中，除了输出层以外，都会含有这样一个偏置单元。
双层感知机可以很容易的解决非线性的异或问题。
4.BP误差逆传播算法感知机是前馈型人工神经网络模型，也是一种机器学习模型。
人工神经网络的学习过程，就是确定权值的过程，误差逆传播算法是最成功的求解算法之一。
以单层感知机为例：
最简单的单层感知机BP误差传播算法
1）确定网络模型
假设有2个输入，1个输出神经元，则模型相关参数为：
输入层输入：x1,x2(多个输入为x1,x2,…,xm)输出层输出：y1(多个输出为y1,y2,…,yn)权值：w1,w2(多个输入则为w1,w2,…wm)偏置量：b（单层神经网络仅有一个偏置值，每层网络公用一个偏置节点）则模型用公式表示y1=f(w1x1+w2x2+b)
以房价和面积、房龄的关系为例。面积、房龄为输入，房价为输出。
取f(w1x1+w2x2+b)=w1x1+w2x2+b，则化为线性函数。
2）训练思路
训练神经网络的思路：
已知一组输入输出的数据(x11,x22)(x12,x22)...(x1i,x2i)找到权值w(w1,w2)，让y=w1x1+w2x2+b计算的输出与已知输出最接近3）损失函数loss
通常我们需要收集一组已知输出的数据。
以房价为例：已知样本数为n，第i个样本输入(面积i,房龄i)为(x1i,x2i)，第i个房屋的真实价格是yi。对第i样本，根据感知机模型计算的房价为yoi=w1*x1i+w2*x2i+b
房屋的真实价格与计算价格之间存在一定的误差，这里我们使用平方误差去进行计算。
lossi=(yoi-yi)**2在机器学习里，将衡量误差的函数称为损失函数。通常，使用训练数据集中所有样本误差的平均来衡量模型预测误差。
loss=Σlossi/n=Σ((w1*x1i+w2*x2i+b-yoi)**2)/n4）权值w的计算（梯度下降法）
神经网络的训练目的是计算出权值w和偏置值b，使得用得到的w和b计算的输出与已知的输出最相近。（训练得到的w和b计算的房价与已知的房价误差最小。）
求权值w和偏置b的问题变为求loss的极小值问题。平方误差函数本身是一个y=x**2的形式，是一个开口向上的抛物线方程。在任意一点计算梯度，即方程导数，根据梯度方向调整参数，就能逐步找到最小点。
在神经网络训练时，x，y是已知值，w，b是未知值。根据以下步骤可以计算得到loss最小的w，b值。这个过程也就是调参。
随机给定一个w，b的初始值，比如w=1,b=0。根据样本计算loss。求出损失函数对w和b的梯度，即偏导数△w=∂loss/∂w，△b=∂loss/∂b根据梯度调整w，b。w=w-α△wb=b-α△bα是为了防止步长太大，导致错过最小点而定的系数，通常小于1。在机器学习中被称为学习率。根据调整后的w，b，迭代执行2-3。直到得出最优的解，通常在loss变化量极小的时候就认为找到最优解了。BP反向传播算法
BP算法的训练过程和上述过程一样，是一个反复迭代以修正权值参数的过程，分为两个阶段。
第一阶段，是将输入信号通过整个神经网络正向（向前）传播，直到最后一层。这个过程称为前馈。第二阶段，计算误差，然后从最后一层到第一层计算梯度；然后采用梯度下降法找到损失函数的局部极小值，调整权值和偏置参数。
BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络，比如递归神经网络。
5.深度神经网络简介深层次的人工神经网络，即具有多个隐藏层的神经网络，被称为深度神经网络。
5.1卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（CNN）是人工神经网络中的一种经典模型，在图像处理、人脸识别等计算机视觉方面得到了广泛应用。
CNN的核心思想是:
对图像的低级特征进行提取(比如边缘、纹理等）不断地向高级特征映射（比如几何形状、表面等）在最后的高级映射特征中，完成分类识别等工作。（如狗、人脸等）稀疏连接、权值共享和特征提取
传统人工神经网络通常在各层之间采用全连接，即连接层中的每个结点都与上一层的所有结点相连。权值数量非常多，计算难度极大。为此，CNN使用稀疏连接（SparseConnectivity），即连接层中的每个节点仅与上一层的少数节点相连。
图像处理输入数据量很大，以100×100像素，共10000个像素。在全连接情况下，每个像素都与下一层神经元连接，共需要10000个权值参数。在稀疏连接下，每个神经元只对局部图像进行处理，同一层神经元共享权值时，权值参数降低了很多。
以每次卷积运算处理图像局部10×10个像素时，共需100个权值参数。
提取特征的过程是把原始图像（比如100×100），对每个图像局部（10×10），逐步进行卷积运算，得到新的图像数据。通常卷积运算就是用一个指定矩阵对给定数据进行变换的过程。
5.2循环神经网络RNN简介循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是指在结构中加入了循环的概念，可以将时间维度上早先输入的信息应用到后续输出的计算过程中。
RNN在语音识别、自然语言处理、机器翻译等众多时序分析领域中取得了巨大的成就，RNN与CNN并称为当下最热门的两大深度学习算法。
RNN能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。很明显的例子：在语言处理中，一个句子前一个单词对当前的单词词性预测有很大影响，比如“吃苹果”，若前一个词是动词吃，那么苹果是名词的概率大于动词的概率。
RNN隐藏层相比常规网络多了时间维度的处理。
以下参数和常规网络相同：
x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）；U是输入层到隐藏层的权重矩阵o也是一个向量，它表示输出层的值V是隐藏层到输出层的权重矩阵。但是，W是RNN独有的，时间维度上的参数。RNN的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次（时间维度）隐藏层的值s。权重矩阵W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。
即：
Ot=g(V*St)St=f(U*Xt+W*St-1)`5.3长短时记忆神经网络LSTM简介大量学者对基本RNN模型进行了改进，其中最成功的改进模型当属长短时记忆（LSTM）网络。与普通的RNN相比，LSTM网络除了使用隐藏状态保存信息，还增加了记忆细胞，并设立了输入门、输出门和遗忘门来控制记忆细胞。
5.4生成深度神经网络简介生成模型（GenerativeModel）是指根据已知的样本训练模型，然后应用训练的模型生成一些新的样本，“生成”的样本和“真实”的样本尽可能地相似。
目前使用比较多的深度生成模型包括：
深度玻尔兹曼机（DeepBoltzmannMachine，DBM）深度置信网络（DeepBeliefNetwork，DBN）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）受限玻尔兹曼机(restrictedBoltzmannmachine,RBM)
受限玻尔兹曼机原理起源于统计物理学，是一种基于能量函数的建模方法。是一种可用随机神经网络（stochasticneuralnetwork）来解释的概率图模型。任何概率分布都可以转变成基于能量的模型，要寻找一个变量使得整个网络的能量最小，跟传统的神经网络类似，问题可转变成用梯度下降法求使能量函数（相当于BP算法里的损失函数P）值最小的权值和偏置，以使算法收敛到一个解（可能是局部最优解）。
受限玻兹曼机在降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模中得到了应用。根据任务的不同，受限玻兹曼机可以使用监督学习或无监督学习的方法进行训练。
深度信念网络
受限玻兹曼机也可被用于深度学习网络。具体地，深度信念网络可使用多个RBM堆叠而成，并可使用梯度下降法和反向传播算法进行调优。
在深度生成模型中，更多的是对RBM进行堆叠，将RBM堆叠起来就得到了DBM；如果加一个分类器，就得到了DBN。
生产对抗网络
深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。
由于反向传播（Backpropagation,BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明，这一领域才焕发新的生机。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。（真实实例来源于数据集，伪造实例来源于生成模型）
GAN有两个网络构成：G（Generator）和D（Discriminator）生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
个人总结，部分内容进行了简单的处理和归纳，如有谬误，希望大家指出，持续修订更新中。
修订历史版本见：https://github.com/hustlei/AI_Learning_MindMap
人工智能心得总结 人工智能心得体会3篇
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虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。以下是本站分享的人工智能心得总结人工智能心得体会,希望能帮助到大家!人工智能心得总结人工智能心得体会1一、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(进展成果)
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(agent)、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(distributedai，dai)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(multiagentsystem，mas)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(putingintelligence)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(evolutionaryputation)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(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。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(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)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”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)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
(1)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。
(2)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。
(3)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。
(4)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。
(5)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。
(6)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
(1)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。
(2)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。
(3)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。
(4)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。
人工智能心得总结人工智能心得体会22016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)
人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。
人工智能心得总结人工智能心得体会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，19xx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19xx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。
19xx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。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
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。
人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段(2010—20xx年)：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
二、自我发展阶段(2020—20xx年)：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
三、升华阶段(2030—20xx年)：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
本文来源：https://www.cqwcsy.com/news/59738/
实训自我总结
通过这次实训，我收获了很多，一方面学习到了许多以前没学过的专业知识与知识的应用，另一方面还提高了自己动手做项目的能力。本次实训，是对我能力的进一步锻炼，也是一种考验。从中获得的诸多收获，也是很可贵的，是非常有意义的。
在实训中我学到了许多新的知识。是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会，原来，学的时候感叹学的内容太难懂，现在想来，有些其实并不难，关键在于理解。
在这次实训中还锻炼了我其他方面的能力，提高了我的综合素质。首先，它锻炼了我做项目的能力，提高了独立思考问题、自己动手操作的能力，在工作的过程中，复习了以前学习过的知识，并掌握了一些应用知识的技巧等。其次，实训中的项目作业也使我更加有团队精神。
从那里，我学会了下面几点找工作的心态：
一、继续学习，不断提升理论涵养。
在信息时代，学习是不断地汲取新信息，获得事业进步的动力。作为一名青年学子更应该把学习作为保持工作积极性的重要途径。走上工作岗位后，我会积极响应单位号召，结合工作实际，不断学习理论、业务知识和社会知识，用先进的理论武装头脑，用精良的业务知识提升能力，以广博的社会知识拓展视野。
二、努力实践，自觉进行角色转化。
只有将理论付诸于实践才能实现理论自身的价值，也只有将理论付诸于实践才能使理论得以检验。同样，一个人的价值也是通过实践活动来实现的，也只有通过实践才能锻炼人的品质，彰显人的意志。必须在实际的工作和生活中潜心体会，并自觉的进行这种角色的转换
三、提高工作积极性和主动性
实习，是开端也是结束。展现在自己面前的是一片任自己驰骋的沃土，也分明感受到了沉甸甸的责任。在今后的工作和生活中，我将继续学习，深入实践，不断提升自我，努力创造业绩，继续创造更多的价值。
可以说这次实训不仅使我学到了知识，丰富了经验。也帮助我缩小了实践和理论的差距。这次实训将会有利于我更好的适应以后的工作。我会把握和珍惜实训的机会，在未来的工作中我会把学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工作中，为实现理想而努力。最后，我要感谢学院组织的这次十分有意义的实训，使我们学到了很多，也领悟了很多。
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