心得体会：学习《智能时代》和《大数据时代》心得体会
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。
比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。
数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。
而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。
在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。
简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
大数据的什么是大数据的核心，也是人工智能的核心
什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。
包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。
从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅仅是体量大，还需要具备多维度以及完备性的特点，才足以刻画出一个立体的事物。
什么是人工智能?学术界将人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。
那么传统人工智能方法是怎样的呢?其实简单地讲，传统人工智能的思路是，首先了解人类是如何产生智能的，然后让机器按照人的思路去做。
这是对人工智能直觉认识，早期科学家也在这个方向上进行了很长时间的研究，到20世纪60年代末实在发展不下去了。
20世纪70年代，人类开始尝试机器智能的另外一条发展道路，即采用数据驱动和超级计算的方法。
该方法首先被康内尔大学的教授贾里尼克用于研究语音识别，在贾里尼克之前，各个大学和研究所得专家们在这个问题上已经花了近20年的时间，主流的研究方法有两个特点：一是让计算机尽可能地模拟人的发音特点和听觉特征，二是利用人工智能的方法理解人所讲的完整语句。
对于第一项研究，又被称为特征提取，大家提取特征的方式不一，好坏也不一。
对于第二项研究，大家都采用了传统人工智能方法，基于语法规则和语义规则。
但贾里尼克不是语言学专家，而是一位通信专家，在他看来，语音识别其实就是一个通信问题。
典型的通信过程对端是信息源，将所要表达的观点组织成语言然后表达出来，实际上是信息编码的过程。
信息源发出的语音通过声道、空气等媒介传播到本端，本端对所接收的信息进行解读，理解对端意思的过程就是信息解码的过程。
既然是通信问题，就采用解决通信问题的方法，为此贾里尼克用两个数学模型分别表示信源和信道，找到数学模型后，下一步就是采用统计的方法用大数据训练模型的参数，这就是“机器学习”的过程。
在这个过程中，需要有大量的数据和足够的计算能力。
数据使用首先获取大量有效数据，然后对数据进行分析，总结事物的某种规律，将该规律固化成模型也就是知识，后续遇到类似的问题，将其作为该系统的输入，即可预测结果。
如果在系统非常复杂的时候，我们无法直接获得我们所需要的信息，我们可以将相关联的信息量化，并且找到二者之间的相关关系，对这种相关关系建立数学模型，间接地得到我们所需的信息。
也就是说，对于有确定关系的问题，我们可以通过分析得到固有的模型进行描述。
但是大千世界，并不是所有的事物都是有确定模型可描述的，对于这类不确定性问题，通过分析数据间的相关性，以数据驱动的方法进行研究。
数据驱动方法在20世纪70年代得以起步，在八九十年代得到缓慢稳定的发展。
进入21世纪之后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，数据驱动方法的人工智能优势越来越明显，当前正在从量变到质变的飞跃中。
人工智能与大数据怎样结合
人工智能发展的利目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
人工智能发展的弊科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。
机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者
如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。
甚至被人工智能消灭。
地球将被人工智能统治。
任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。
这样人类才会更加容易的接受人工智能。
人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。
谁会写“手机调查问卷”的心得体会
快点啊、、、很急的哇。
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先谢谢啦
还要写心得体会吗 我第一次听啊 呵呵你就写上激动之类的吧。
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精益生产心得体会
计算机实验心得体会通过一个学期对《计算机网络实用技术》这门课程的学习，对于我来说它已不陌生。
首先对于课程安排，感觉很紧凑，几乎不遗漏任何的知识点。
理论总在实验和机试前，这样有利于我们学生接受新知识的灌输，而且把理论运用自如。
每理论课后，老师总不忘留出十几分钟的时间给我们思考的空间。
其次是对于教学，感觉老师讲课的思路很清晰，运用课件的形式讲课，很有概括性，重点“一针见血”，易于给我们把握住知识的主次。
跟着老师的教学步骤，我们慢慢吃透了课本上的知识，老师偶尔形象及幽默的比喻，易于理解接受，感觉不到课堂的枯燥，实验前，老师总会给足够的时间给我们预习。
分成小组的形式，让我们形成合作的转载自百分网，请保留此标记团体，实验中不仅让我获得知识，更锻炼了我们同学之间的合作。
实验中学会了“双绞线的制作与测试”、“IP地址规划与管理”、“对等网络组网”等等。
即使操作上，我们学会了开通博客、;windows 2000 server的安装”等等。
实验后的实验报告让我们有了总结回顾的效果。
计算机网络是计算机技术和通信技术相互结合、相互渗透而形成的一门新兴学科。
21世纪的我们，必须学好科学技术才能站得住脚!!!在实验中，让我们体会到合作的重要性!!!!实验前做好准备，要了解实验目的的要求，要详读实验的步骤，实验过程要谨慎仔细等等。
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相信以后更认真，努力的学习，一定可以使自己的知识更全面。
