心得体会 人工智能课程收获.docx
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心得体会人工智能课程收获
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，
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,?
?
>;
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,Strong
S=[9+,5-]
Sweak=[6+,2-]
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
XX.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》xx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xx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：
xx级xx10107125吴霖xx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）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xx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
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，xx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xx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]Leonxx年09月30日07:
27
[3]XX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：
xx年12月24日星期二
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,xx）。
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Humanoidsxx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。
Humanoidsxx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
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
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
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