【#心得体会范文# #2024机器人工厂的心得体会模板#】不经意间，工作已经告一段落，回顾这段时间，我们的工作能力、经验都有所成长，来为这一年的工作写一份工作总结吧。想必许多人都在为如何写好工作总结而烦恼吧，以下是小编整理的工业机器人工作总结范文（精选11篇），仅供参考，欢迎大家阅读。
机器人工厂的心得体会 篇1
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。
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。
机器人工厂的心得体会 篇2
自从人工智能围棋软件AlphaGo打败了世界冠军柯洁，人工智能就在各个领域超过了人类。如今，人工智能影响到了我们生活的方方面面，现在我就给大家介绍一下，人工智能围棋软件Leelazero，以及使用它之后对我的影响。
它是一位比利时的程序员参考AlphaGo写出的一款具有深度学习能力的人工智能围棋软件。它可以通过自我对局，不断学习，提高自己的围棋水平。因为电脑比人类快得多，所以它提高的速度非常快。
我通常在围棋对弈平台弈城上面下棋。一旦输棋，爸爸就让leelazero帮我复盘，以便找出我的错误，再参考leelazero给出的选点和后续变化来研究如何避免这种错误。在leelazero的帮助下，我了解到围棋最前沿的知识，我的棋力也得到了提升。这里面leelazero功不可没。
而且我通过观察leelazero给出的选点，学会了很多实用的招法，在对局中不会那么容易掉进对手布下的陷阱。
说了这么多，你们还不知道leelazero的真正实力吧？在一台高配置的电脑中运行它，它每一手棋只需要思考5秒钟，就可以打败大部分业余选手，如果延长它的思考时间，它可以轻松击败人类顶尖的职业棋手。
人工智能正在深刻的改变着我们的生活，给我们带来很多便利和益处。
机器人工厂的心得体会 篇3
作为一名一直生活在单纯的大学校园的我，这次的生产实习无疑成为了踏入社会前的一个平台，为我今后踏入社会奠定了基础。这个阶段是我从学生步入职场的重要的过渡，对我来说，有苦，有累，有甜，有乐。一言以蔽之，酸甜苦辣咸一起混合的精彩吧!
实习以后懂得人们都说的“做学生要比工作幸福”这句话的真谛。有的时候事物可能是单向的`发展，你不会觉得怎样。但是如果有两样事物进行比照的话，你就很快知道他们之间的区别。读书，无忧无虑不需要考虑任何读书以外的事物;而工作就等于进入了社会，开始了自己的生活，有很多的责任和义务等待着你去承担。一句话可以概括二者之间的区别，做学生是在享受别人对你的义务与责任时期;而工作，进入社会是你开始向别人履行责任的时候了。所以，进入社会并不是一件十分轻松的事情。
其实，工作与生活的确也算作是一门学问，无论业务上还是为人处事、办事效率上都有一些哲学可言。生活的确很不容易，有很多要我们去学习的地方。我们只有不断的学习，才能有很大的进步，才能慢慢的靠近成功。
实习中，我虚心学习经验，将所学的知识与实践结合起来，多思考、多总结、多请教，充分发挥自己的工作积极性。我觉得得到了实际工作中以后，学历并不显得最重要，主要看的是个人的工作能力和交际能力，我深刻的体会到了这一点，学历只是一张证书，只代表你接受的文化教育的程度，但并不能完全的展现个人。
对于实习我的感慨颇深，有很多感悟，也有很多话要说，估计人都是要经历这样一个过程吧!毕竟，我们不再是孩子，我们都在慢慢的长大，生活中有很多的事情等待我们去面对、去尝试。每个人都有属于自己的哪一条路，你不会走重复的路，人生总是这样的不平庸，只是要看，你是以什么样的方式走下去。
对于我的实习，我到目前为止，还是满意的。虽然我有些方面做的不是很好，也缺乏一些规划性，但我相信等我真正工作的时候我会把它做到最好，不留遗憾。现在，就把它当做是一个以后公道路上的铺垫吧!对于毕业，我不再茫然;对于严峻的就业形势，我不在恐惧了。这就是现在的我在实习后的变化。
在实习中，发现课堂上的理论知识根本不够用;在实习中，才体会到了工作的艰辛和乐趣;在实习中，我们经历着，同时也收获着。在二十二三岁的年纪，我们有了这样的体验，将会是我们一辈子珍贵的记忆。
机器人工厂的心得体会 篇4
实践是真理的检验标准，通过半个月的毕业实习，我了解到很多工作常识，而且让我对专业知识得到了现实中的检验，让学校抽象的课程在现实的实物中得到呈现。提高了我对专业理论知识的认识，也明白了抽油机的工作原理，设备安装工艺的要求和必备的技术，还了解了图纸设计和资料归档的一些工作流程。这半个月的实习使我知道了许多，有辛酸，也有快乐，这是我大学生活中一笔宝贵的财富，对我以后的'人生路将有很大的影响，在以后的人生旅途中，它会时不时的鞭策我，提醒我如何沉着冷静，脚踏实地的做好每一件事!更让我明白了团结就是力量这个硬道理。
这次实习也让我明白无论做哪家公司的员工都要有高度的责任感强;比如你在检验时，你所测量的工件是否合格，全掌握自己的责任。做事要具有高度的责任心。而责任心来自两方面，强制责任心，自主责任心。强制责任心就是通过规范的内部控制制度实现，严格要求，互相监督，赏罚分明。自主责任心来自于检验人员的职业道德和价值观，认真对待每一个数据，高度负责对待每一件事。
通过这次实习，也让我感受到了自己素养不足，知识的匮乏和面对困难的勇气，却也磨砺了我的意志，使我有了耐心，学会了一个人静静的思考。我相信再大的困难我都有信心去面对!培养自己的长远眼光，勤于思考，善于总结。把自己不明白的没学会的知识好好向同事学习，来弥补自己的不足。我相信只要今后我继续努力下去，我就一定会做好的。我会继续不断努力的学习专业理论知识，不断学习提高自身专业素质，更好的胜任岗位要求。
机器人工厂的心得体会 篇5
“你觉得人工智能是什么？”刚上大学的哥哥和我视频时问道。我歪着头反问：“是电脑和手机吗？”哥哥笑了一下，接着说：“差不多吧，人工智能的英文叫做artificial，technology，简称ai，而真正意义上的人工智能就是能够帮助人类完成复杂工作的东西。”说着，他把电脑打开，然后在一个黑黑的屏幕上敲出了一连串大多数我不认识的英文单词，敲完后按下回车键，一个用虚线连接的卡通人物出现在屏幕中，真是太奇妙了！
“刚刚你在屏幕上看到的那些英文单词和数字组成的就叫做‘代码’，有了代码就有了这个卡通人物。你经常用的浏览器也是用代码开发出来的。你知道吗？你经常用的那款经常推送学习干货的应用程序也是用哥哥现在写代码的这个小窗做出来的。”哥哥说道。忽然间我有了一个新的想法，便问哥哥：“哥哥，机器人算不算人工智能呀？”哥哥说：“当然是了，它是由许多的算法集成的。”快挂视频时，哥哥告诉我：“玲玲，如果以后你想学人工智能，那你要好好学习，掌握更好的学习方法，为以后大学的专业打牢基础咯。”
人工智能已经渗透到了各类行业中，不愿意接受“智能世界”的洗礼，最后只能被这个时代拒之门外。因为哥哥给我的介绍，我对人工智能多了一层了解，并对人类的智慧感到无比的敬畏。
机器人工厂的心得体会 篇6
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，第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，都热了一段时间又沉寂下去。
目前，深度学习携手大数据引领的第三次热潮，处于技术曲线的攀升和成熟期，前景极为广阔。
4.人工智能有什么用处？
人工智能不仅是技术革命，还与经济变革、教育变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步，可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景：
l.自动驾驶：这个不用多说，Google，Tesla，百度。都在研究2．智慧金融：量化交易与智能投顾、风控、安防与客户身份认证、智能客服、精准营销
智慧生活：机器翻译、智能家居、智能超市
智慧医疗：辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究
艺术创作：机器音乐、机器绘画、机器文学创作
5.人工智能可能有什么负面影响？会不会失控，威胁人类的安全？可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”，一项人从事的工作，如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策，那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。
人工智能分三个层级：
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，下围棋世界第一，别的方面就是个弱智，连棋子都得别人帮它拿。
2)强人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美剧《西部世界》里的机器人差不多，但它有没有意识，不好说。
3)超人工智能：比最聪明的人类还要聪明100000000倍。都不止，它的NB，超乎你想象。我们不知道它是谁，不知道它在哪里，不知道它什么时候出现，也不知道它会干什么。
可能在某个时刻（奇点）之后，超人工智能就会天神降临，整个世界笼罩在它无边的法力之下。
也可能，因为物理学和生物学的限制，超人工智能永远不会来。
无论如何，人工智能，或者说，对人工智能的研究和使用，需要受到监管和限制，也需要应对转型过程中对失业的冲击。
6.哪些领域是今天的人工智能做不到或者做不好的？
跨领域推理，人类强大的跨领域联想、类比能力，可以举一反三，触类旁通。不过迁移学习也正在发展，可以将计算机在一个领域学到的经验转换到另一个领域
1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物运行的本质规律
2.常识
3.自我意识
4.审美
5.情感
不过，已经有软件可以吟诗作词，而且相当高明。比如这首根据遗传算法生成的《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。
机器人工厂的心得体会 篇7
在科学技术飞速发展的今天，人工智能渐渐走入人们的视线和生活中。陆续出现的人工智能甚至能够胜任多项工作。由此人们开始担忧，会不会有那么一天，人工智能如人类般思考或者是替代人类呢?
人工智能的确能够帮助人类许多事情，省力而快捷。本该耗费大量思考时间或是精力的项目，交给计算机便能够事半功倍。
不知不觉中，人工智能已经成为我们生活当中不可或缺的一部分。人们每天用它们工作、生活。在享受快捷方便的同时油然而生一丝危机感。“人类是否会被人工智能取代。”
我们不妨想一想，人类之所以强大，是因为我们有思考，有感情。人们可以使用计算机，但不能过分地依赖它。它是科技的产物，而人类发展、创造了科技。一旦依赖感产生了，只要遇到问题，大家的第一反应就是“找百度”。殊不知，自己寻找方法的过程才是最珍贵的。
人工智能计算机就像一把双刃剑，如果使用得当，会成为一个好帮手，如果过分依赖它，则会让自己走向灭亡。所以，请别让人工智能取代大脑。
机器人工厂的心得体会 篇8
在信息科学技术飞速发展的今天，随着人力成本逐渐的上升，工业机器人逐渐取代人力成为流水线上行的“操作员”已成为必然趋势。
为此今年7月底至8月初广东三向培训学院面向全国广大技工院校教师组织了“工业机器人应用与维护”项目培训班。同时本人有幸被学院指派参加了此次培训。这次培训对于我个人而言，我认为这次培训班举办的非常有意义，非常有必要，因为它不仅让我充实了更多的理论知识，更让我开阔了视野，解放了思想。
本次培训班主要培训学习的内容是“工业机器人应用与维护”，分别学习了解瑞典的ABB和日本三菱的六轴机器人的软件使用，及一些典型的机器人轨迹运动、搬运、码垛及工件装配等基本编程操作技能。
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人可以分为：娱乐性机器人，服务用机器人，工业用机器人。此次学习主要对工业机器人的编程软件进行了培训。在国外，机器人大约在20世纪50年代末就已经应用在工业生产中，但是在中国，只有少数几家大型企业有采用机器人操作。随着人口红利的逐渐下降，企业用工成本不断上涨，工业机器人正逐步走进公众的视野。有专家认为，人口红利的持续消退，给机器人产业带来了重大的`发展机遇；在国家政策支持下，产业有望迎来爆发期。
随着企业大量使用机器人也催生出大量需求的懂得组装操作和维修的人才，为此全国大多数职业院校都开办了相关专业，为广大企业培训相关人员。
这次培训班的学习，是我们每一个参训者都收益良多，一段在职教领域具有先进性和代表性的专业理论知识和技能操作的学习培训，给我们实实在在的专业提升。
通过这次培训，我不但夯实了理论基础，提高了专业技能，还与同行进行了交流，分享了教学经验，真实受益匪浅。进一步增强了自己对教学的责任心和责任感，从别的老师身上学到很多东西，包括他们对教学工作严谨负责的态度、精益求精的精神，以及他们宝贵的教学方法和教学经验。我也希望以后继续有机会接受这样的培训，以便更好地完成教学任务，更加努力地提高自己职教理论水平和专业技能素质，坚定不移地从事职业教育。
这段时间的学习、实践，使我更加清晰的看到了自身知识和能力的不足，作为一名青年教师，应该更加客观地去重新认识、评价自我，能让我们产生一种紧迫感和危机感，又激发了我们潜心思考自身的发展问题。不断地去提高自身素质，争当一名教学理念新、奉献精神强、师德高尚、有精湛专业技能的“双师型”素质的专业教师。增强以后适应社会、服务社会的能力，并更好地适应教学的需要，培养出更适应社会需要的人才。
机器人工厂的心得体会 篇9
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。
机器人工厂的心得体会 篇10
在信息科学技术飞速发展的今天，随着人力成本逐渐的上升，工业机器人逐渐取代人力成为流水线上行的“操作员”已成为必然趋势，我很有幸参加了学校组织的20xx年8月17号到9月2号机器人培训。这次培训学习的主要内容有工业机器人安全事项、工业机器人结构及参数、Robot studio机器人仿真软件等，在培训期间，通过张玉山老师专业的指导、教练示范、讲解，加上我们的动手实践，不仅提高了我们的业务水平，而且也为后续学习机器人奠定了基础。
此次培训时间虽短，但内容安排紧凑、形式多样，取得了很好的效果。在张老师的精心指导下，老师们的大力配合下，此次培训内容进行的非常顺利。几天的学习，大家认真倾听，认真记录，认真思考，收获很多。本次培训学习的是工业机器人仿真，前几天主要以介绍工业机器人的结构、参数为主，随后我们学习了工业机器人仿真软件，开始学习时由于不熟悉仿真软件的操作环境，在对工件坐标系的创建、运动轨迹的仿真、操作窗口的意外关闭等内容经常出错，再加上以前从未接触过机器人，被一些小问题搞的团团转，一次次的请教老师，直到把问题弄明白为止。这次培训我看到了他人的长处，也发现了自己很多方面的不足，深深地感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业技能的缺乏，特别是专业理论、专业技能，还有教学方法、教学理论方面都有待加强，理论知识只有通过实践、应用到实际操作过程中，才能深刻理解和掌握。因此，作为职业学校教师来说，就应该把实践教学环节放在一个重要的位置，从学生一入学开始就不断地培养学生的实际动手能力，等到毕业时就能够在短暂的培训后马上进入正常工作，给企业就能够带来稳定和及时的利润，职业教育的目标也就得到了充分的体现。
通过这次机器人培训学习，我感触很深，收获很大。作为一名技校教师要经常学习先进的科学技术和最新的研究理论，时刻更新丰富自己的知识，用最新的理论知识指导自己的教学，指导自己的理念，使自己的思想有所突破、有所创新，为我校为社会多做贡献。
机器人工厂的心得体会 篇11
时间过的很快，转眼间到这里实习已经快四个月了。在这短时间里，收获了许多在学校接触不到的新知识、新事物。经过这近四个月的工作，当初的新鲜感没了，取而代之的是用心去把自己现在的生活安排好：上班的时候把自己的工作做好，下班的后还有很长的自由支配的时间，这些时间可以去锻炼身体、学习、上网等，开始的时候由于没有安排好，都不知不觉的'过去了，过去之后却不知道都做了些什么。后来我就把这段时间安排了一下，这样每天下班后有具体的事情干，不至于虚度。
总而言之通过这次的实习，让自己了解了企业生产，在实践中增长见识，锻炼了自己的才能，培养自己的刻苦耐劳的习惯，更重要的是发现了自己的不足之处，同时也学到了在学校永远学不到的知识和经验。这样使我认识到社会实践和生产实习是学校生活必不可少的一部分。工作不只是做事，更重要的是与人相处，我发现，如果不与自己的同事交流，那么有些工作就很难做好，如果不和上级交流，永远也不会有深造和发展的机会。但，只要多问、多与同事沟通，就能学到更多的知识，就能与同事更加接近，更好的相处。只要和上司多沟通、多交流就能使他更多地了解自己的长处与不足，使他们更好地安排自己工作，更好地帮自己弥补不足和发挥长处。社会在进步，人也在进步。我所要做的事还有很多，我相信，我能行。
