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人工智能培训总结(合集3篇)

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导读 人工智能学习-知识要点总结 [Nirvana 发表于 2005-1-2 13:32:24]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、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

人工智能培训总结 第1篇

在看xxx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,xxx,xxx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xxx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?

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xxx至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。

人工智能培训总结 第2篇

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。

人工智能培训总结 第3篇

人工智能学习-知识要点总结 [Nirvana 发表于 2005-1-2 13:32:24]

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的,是一门综合性边缘学科,延伸人脑的功能,实现了脑力劳动的自动化。

1、认知科学认为智能的核心是思维,知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度,智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力;进化理论的核心是用控制取代表示,取消概念、模型及显示表示知识,否定抽象对于智能及智能模拟的必要性,强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点,认为智能是知识与智力的总和,具有如下特征:

(1)记忆与思维能力,(2)学习能力及自适应能力,(3)行为能力。

人工智能是人造智能,是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。

人工智能研究内容:

(1)机器感知(2)机器思维(3)机器学习(4)机器行为(5)智能系统构造技术

人工智能研究途径:

(1)充分表示领域知识(2)有利于对知识的利用(3)便于对知识的组织、维护与管理(4)便于理解和实现

4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分,推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理;按所用知识确定性分为确定性推理,不确定性推理;按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理,非单调推理;按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理,非启发式推理;按基于方法的分为基于知识的推理,统计推理,直觉推理。推理的控制策略:推理方向,搜索策略,冲突消解策略,求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式:正向推理,逆向推理,混合推理及双向推理。

从一组已知为真的事实出发,直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理,基本推理规则是P规则,T规则,假言推理,拒绝式推理等:

P规则:任何步骤可引入前提A

T规则:前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式S,可引入S

假言推理:P,P—>Q=> Q

拒绝式推理:P—>Q, 非Q=>非P

归结演绎推理中,空字句是不满足的,因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句,从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。

不确定性推理是从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。

不确定推理的基本问题:推理方向,推理方法,控制策略,不确定性的表示和度量,不确定性匹配,不确定性传递算法,不确定性的合成。

知识的不确定性称为知识的静态强度;证据的不确定性称为动态强度

5、组合证据的不确定性算法:

最大最小方法

概率方法

有界方法

不确定性传递算法:

结论不确定性的合成:

6、主观Bayes方法:

(1)知识不确定性表示(产生式规则):

(2)证据不确定性表示:

(3)组合证据不确定性的算法:

(4)不确定性传递算法:

(5)结论不确定性的合成算法:

7、可信度方法:(C-F模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法)

在可信度推理方法中的C-F模型里,可信度CF(H,E)的含义是:CF(H,E)>0表示E的出现增加了H的可信度;CF(H,E)=0表示E的出现与H可信度无关;CF(H,E)

(1)知识不确定性表示:

(2)证据不确定性表示:

(3)组合证据不确定性算法:

(4)不确定性传递算法: