人工智能双师课堂心得体会及感悟 双师课堂培训心得体会(六篇)

我们得到了一些心得体会以后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样能够给人努力向前的动力。那么我们写心得体会要注意的内容有什么呢？接下来我就给大家介绍一下如何才能写好一篇心得体会吧，我们一起来看一看吧。

2022人工智能双师课堂心得体会及感悟一

一指导思想

坚持以习近平总书记系列重要讲话精神为指导，狠抓“扶贫先扶志，治穷必治愚，扶贫必扶智”工作落实，围绕“如期稳定脱贫、巩固脱贫成果、建立长效机制”三大任务，充分发挥贫困群众在脱贫攻坚中的主体作用，把扶贫与扶志扶智结合起来，着力激发贫困人口脱贫内生动力，着力提升自我发展能力素质，着力夯实稳定脱贫基础，实现贫困群众当期能脱贫、长期能致富，为全镇打赢打好脱贫攻坚战奠定坚实基础。

二工作目标

到20**年，通过持续精神扶贫，切实改善我镇一些贫困户安于现状、“等靠要”思想严重、短期行为等问题。通过输血与造血并举，扶贫与扶志并重，激发干部群众的主动性、积极性和创造性，避免“越穷越要、越要越懒、越懒越穷”的恶性循环。强化观念扶贫，全面落实教育扶贫政策。确保农村贫困家庭适龄学生不因贫困失学辍学，下功夫抓好贫困人口劳务技能培训工作。用贫困群众身边的典型教育人、说服人、引导人发扬自力更生、艰苦奋斗的精神。坚持苦干实干，充分发扬基层民主，尊重民意，积极吸纳群众意见，广泛发动群众参与，有效提升贫困群众自我管理、自我服务、自我教育、自我监督的能力和水平，使干部群众保持良好的精神状态，激发内生动力，增强自身的造血功能，有效减少返贫现象发生。

一成立扶志扶智领导小组

成立扶志扶智工作领导小组，组长由镇党委书记王伦担任，副组长由副书记唐代维、宣传统战委员韦相升担任，成员由各驻村工作队、宣传办、扶贫办、党政办和各村社区党委党总支成员组成。由扶贫办确定扶志扶智对象，制定工作计划，按期到户开展政策宣传，使贫困户精神上有提高，自我发展上有目标，项目落实上有自我发展动力。

二营造积极的脱贫致富氛围

各村社区要做好精神脱贫宣传教育工作，着力解决“干部热、群众冷”的问题。要在村社区办公场所、交通要道、居住集中区域地区书写、悬挂、张贴脱贫攻坚标语，把“艰苦奋斗、自力更生”的优良传统和“脱贫必先自立，致富必先自强”的致富理念扎根贫困户的思想中。努力形成“扶真贫，真扶贫”、“扶贫先扶志”、“贫穷落后不光荣，好吃懒做很可耻”的舆论氛围。

三开展思想教育行动

按照中央、市委统一安排部署，搭建镇级新时代文明实践所、村社新时代文明实践站组织架构，突出学习实践科学理论、宣传宣讲党的政策、培育践行主流价值等工作内容。深入开展贫困群众思想政治教育，动员和激励贫困群众自觉投身到精准扶贫精准脱贫实践中去。

四开展技能培训

积极争取培训项目，根据贫困户需求开展主导产业的技能培训，掌握科学的种养殖技术，解决技术难题，提高产量，加快增收步伐，确保每户贫困户掌握一门长效的脱贫技术。努力提高“雨露计划”培训质量，免除贫困户参加的培训费、住宿费，按规定给予务工补贴。

五持续开展“我们一起奔小康”志愿服务活动

持续开展“我们一起奔小康”活动，进行结对帮扶。同时，要加大帮扶干部的培训力度，着力解决牢固树立“六个精准”的意识，进一步做到“真扶贫、扶真贫”，因户施策，精准帮扶，实现“真脱贫”。

六建树一批脱贫致富典型

镇扶贫办、各村社区在脱贫户挖掘勤劳致富的典型事例，用讲故事的方式宣传脱贫典型事例，用身边的事例，激发贫困户脱贫致富的决心，激发内生动力。

一加强组织领导。各村社区要把将扶志扶智工作纳入脱贫攻坚工作的重要内容，实行党政一把手责任制，逐级明确责任，层层落实任务。

二注重宣传引领。要在村社区公开栏、宣传栏广泛宣传，展现贫困地区干部群众自力更生、艰苦奋斗的精神风貌，营造攻坚克难、凝心聚力、务实创新和共奔小康的浓厚氛围。

三规范档案资料。各村社区要安排专人做好资料整理工作，注重收集开展工作的过程资料，并进行分类归档，及时将相关资料报送镇党委、镇政府。

四强化监督检查。把扶志扶智效果作为衡量驻村工作队、帮扶人工作成效的重要内容，作为年度述职的重要工作，对工作开展不力的，脱贫攻坚工作年终考核实行一票否决制。确保扶志扶智工作在各村社区和谐发展、整体推进

2022人工智能双师课堂心得体会及感悟二

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。

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。

2.1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(niz)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。

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。

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