人工智能学习论文

人工智能学习论文（精选8篇）

1.人工智能学习论文 篇一

人工智能学习心得

对人工智能的理解

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。人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合阶段（2010—2020年）：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

三、自我发展阶段（2020—2030年）：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

四、升华阶段（2030—2040年）：

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

2.人工智能学习论文 篇二

一、深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,属于机器学习研究中的一个新的领域。深度学习是指人工智能对从未经过标记的数据展开学习、训练,自行掌握概念,学会辨识声音、图像和其他数据,这种学习方式更接近人脑的方式。深度学习主要是以构建深层结构来学习多层次的表示,并不是特指某种机器学习算法或模型,而是一种技术。

在人工神经网络研究中,研究人员利用解剖学知识发现大脑表示信息的方式:通过感官信号接收到的刺激信号通过一个复杂的层状网络模型获取观测数据展现的规则。也就是说,人脑是根据经聚集和分解过程处理后的信息来识别物体。因此视皮层的功能是对感知信号进行特征提取和计算,而不仅仅是简单地重现视网膜的图像。人类感知系统这种明确的层次结构极大地降低了视觉系统处理的数据量,并保留了物体有用的结构信息。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统,而含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,从而模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。它比传统神经网络拥有更多的隐含层,使用更多的网络层次来模拟大脑的学习机制,并克服了传统神经网络算法在多层情况下训练困难的问题。它同样是人工神经网络,突破之处在于它的网络层次和解决训练难度的方法。

二、Alpha Go深度学习技术过程分析

从自然期刊论文提供的资料分析,Alpha Go主要是通过把已有的技术整合在一起,并利用大量的训练数据和计算资源来提高准确性,所以其核心仍然是强大的计算平台和工程能力。Alpha Go主要用到的核心技术:机器学习中的监督学习和强化学习;启发式搜索算法的蒙特卡罗树搜索算法,另外,深度学习模型里的深度卷积神经网络和优化方法中的一阶方法一起构成了Alpha Go的核心组件。

围棋人工智能问题的核心在于搜索。最简单的方法其实就是把所有的可能性罗列出来,然后从中选出最优的方案。实际围棋比赛中这种“可能性”太多,即搜索空间过于庞大。即使耗费再多的硬件资源,把每种可能的情况都做一遍验证也不现实。所以Alpha Go的核心技术避免穷举这些所有的可能性,而是利用更聪明的方式(比如近似)来找到那些有可能促使胜利的策略。当一个选手把白色棋子放在9*9小棋盘上的时候,对于机器来说它有80种可能的走子方案(9*9-1),这称之为广度(Breadth)。机器确认了下一步走子方案的时候,选手就可以选择剩下的79种走子方案。很容易看出,仅仅简单的两步就共产生了80*79种不同的组合。所以,当一个游戏的长度为N的时候(也称之为深度Depth),考虑所有的可能性是不现实的。总的可能性数目依赖于前面所提到的广度和深度,所以我们的目标就是要降低搜索空间的大小,即要降低广度和深度。

走棋网络的目的是为了减少广度。对于一个给定的棋盘状态,我们要尽量把需要考虑的范围减少,同时也要考虑最优的走子方案。通过走棋网络我们可以只选择可能性较大的走子方案,而不去考虑剩下的方案。从数学的角度来讲,对于给定的一个棋盘状态,先计算概率分布,然后从中选择最为合理的走子方案。Alpha Go系统中选用深度神经网络中的一种———深度卷积神经网络方法来计算概率分布。在Alpha Go系统里,深度卷积神经网络的输入是一个棋盘(可以把棋盘看做是一幅图,棋盘上的黑子和白子分别可以用1和-1来表示,剩下的空位置可以用0来表示),其实相当于一个矩阵。它的输出就是不同走子方案的概率分布,然后基于这个分布,可以做下一步的决策。为了达到训练的目的,Alpha Go需要大量的训练样本,样本就是职业玩家的比赛记录。训练好的模型就可以用来模拟高手似的走法。整个样本的训练过程需要大量的计算资源。Alpha Go系统会从已有的比赛历史中去学习顶级高手的走子方案。也就是说,给定一个棋盘状态,Alpha Go会试图去模仿专家的走法,并判断哪中走法最有利。然而,Alpha Go并没有停留在这一步,而是接着用强化学习的方式来进一步提高系统的性能。强化学习主要用来搜集更多的样本,从而提高系统的准确率。采用做法是把训练出来的模型俩俩做对抗,根据比赛的结果再更新模型的参数。所以这是机器和机器之间的较量,这种迭代会反复很多次。通过这种迭代,最初的模型最后可能演变成了另一种模型,这种通过不断地自我提升训练出来的模型在大部分情况下会胜出最初的专家模型。

三、深度学习应用现状及不足

深度学习的应用对象不仅包含语音、图像、视频,也包含文本、语言和语义信息。深度学习已成功应用于多种模式分类问题。这一领域虽处于发展初期,但它的发展无疑会对机器学习和人工智能系统产生影响。同时它仍存在某些不适合处理的特定任务,譬如语言辨识,生成性预训练提取的特征仅能描述潜在的语音变化,不会包含足够的不同语言间的区分性信息;虹膜识别等每类样本仅含单个样本的模式分类问题也是不能很好完成的任务。

四、结束语

深度学习目前仍有大量工作需要研究。模型方面是否有其他更为有效且有理论依据的深度模型学习算法,探索新的特征提取模型是值得深入研究的内容。此外有效的可并行训练算法也是值得研究的一个方向。在深度学习应用拓展方面,如何充分合理地利用深度学习在增强传统学习算法的性能仍是目前各领域的研究重点。

参考文献

[1]李凡长.《机器学习》.中国科学技术大学出版社,ISBN:9787312026362.

3.迁移学习：人工智能下一站？ 篇三

谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石的“人机围棋大战”，一度将人工智能概念推向风口浪尖。业内人士认为，在以“深度学习”技术为主流的全球人工智能科技竞赛中，中国专家所引领研究的“迁移学习”技术具备很强竞争力，代表了人工智能的发展趋势。

深度学习+小样本

“人机围棋大战”的背后，是人工智能领域机器学习技术的突破，即机器在模拟人脑运算方面取得的重大进展。实际上，人工智能技术已走过60年历程，直到近年机器学习技术中的“深度学习”技术取得突破，才迎来春天。

“深度学习”意为使机器模仿人脑神经网络的学习、判断和决策能力。比如，AlphaGo机器人以半年时间集中模仿学习了3000万步人类围棋大师的走法，并从自我对弈中积累胜负经验。

然而，“深度学习”局限性明显。原百度研究院副院长、地平线机器人CEO余凯坦言，肥沃的数据“土壤”才能“训练”出“深度学习”模型，但目前数据源、数据算法、数据应用的市场高度分离，未形成完善的“大数据+人工智能”产业链，导致人工智能技术的发展仍然面临数据源不足和技术垄断两大挑战。

“数据高度集中在谷歌、脸书、亚马逊、BAT等互联网巨头手中，长此以往，将导致人工智能技术垄断，反而不利于技术创新和国家安全。”香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强说。

杨强强调“深度学习+小样本”理念，即将大数据训练好的模型迁移到类似场景加以改进应用，打破了“逢模型必大数据”的局限。

“比如，将骑自行车的经验应用到骑摩托车上，就是‘迁移学习’。”杨强说。

2005年，微软举办的世界数据挖掘大赛中有关于搜索技术的竞赛题目，杨强团队利用“迁移学习”，将机器在其他领域的经验迁移过来。

在IT行业，“迁移学习”已有局部应用。

人工智能公司“第四范式”创始人戴文渊在百度负责名为“凤巢”的广告营销系统期间，利用“迁移学习”将百度搜索算法应用到问答社区“百度知道”，使后者点击率提升4成;腾讯将大规模在线电商推荐任务迁移到新领域，大大减少了数据需求量;微软也利用“迁移学习”分析了电商产品的舆情取向;香港科技大学利用“迁移学习”技术，将大数据训练出的对话模型迁移到具体行业的小数据领域，实现精准的“人机对话”，在服务业具有极强的应用价值。同时，杨强还在华为创立人工智能领域实验室，利用“迁移学习”技术研发了10多个智能移动终端的专利，并已注册。

“迁移学习”的应用障碍

多位受访专家认为，机器学习是当前人工智能技术的核心，“迁移学习”是机器学习技术发展的新阶段。杨强带领团队将研究不断深入，使中国占据了这一领域全球研究的制高点。

专家们认为，中国迫切需要发展“迁移学习”技术，并实现推广与应用。

但是，眼下“迁移学习”应用仍然有限。而造成这种情况的因素，是多方面的。

其实，在谷歌的人机围棋大战之前，人工智能少人问津。AlphaGo的胜利，源于谷歌团队此前收购了人工智能公司Deep Mind，获得了“深度学习”技术，Deep Mind人才主要来自多伦多大学，其研究长期默默无闻。这反映了人工智能长期“冷门”的现状，企业对前沿技术的敏感性不强。

由于人工智能产业处于发展初期，企业对“迁移学习”技术的需求也有限。目前，中国人工智能领域还没有一家以此为主业的上市公司，也没有出现一家龙头企业。百度虽然以人工智能为发展方向，但人工智能并非主要收入来源。

再者，产、学、研结合不够紧密。企业缺少渠道了解“象牙塔”技术，因此，难以应用先进研究成果。

如何保护隐私

专家认为，“迁移学习”技术的研究应用对中国具有战略意义，也是中国在人工智能科技方向获得全球领先地位的重要契机。

对于中国来说，“迁移学习”是国家实现科学技术弯道超车的契机。放眼人工智能产业，在人才、工业基础、研究环境、产业环境方面，中国和欧美的差距仍然较大，“迁移学习”是中国追赶发达国家的重要契机。

对于中小企业来说，“迁移学习”也意义重大。这项技术将赋能中小企业，打破人工智能技术垄断。中小企业在大数据条件不足的情况下，也能使用市场上购买的通用运算模型、结合自身小数据应用人工智能技术。这将使市场倾向于交易人工智能模型而非买卖敏感数据，也可避免大数据垄断者成为人工智能寡头，促进社会公平发展。

此外，可通过“迁移学习+云计算”解决隐私保护问题。在云计算领域，云服务上通常需要用户上传私密数据，利用“迁移学习”后，云端通用的机器学习模型可加载到个人客户端，再借助“迁移学习”技术实现个性化模型应用，避免敏感数据泄漏。

4.人工智能的发展及预测学习报告 篇四

姓名

人工智能（Aritificial Intelligence，AI）是一门融合了计算机科学、统学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力能力，可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。

一、实现人工智能的方法----机器学习

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

二、实现机器学习的技术—深度学习

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

三、人工智能的发展历程

上图是人工智能的发展史，短短的70年间，人工智能的发展取得了巨大的成功，并不断细化。从机器学习开始飞速进步，再到深度学习驱动人工智能蓬勃发展，以至于造成了前所未有的巨大影响。

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。这些方向的进步为包括谷歌、微软、facebook等国际互联网巨头和包括百度、阿里、腾讯等国内人工智能发展的第一梯队带来了巨大的潜在市场价值。

四、人工智能与人类智能较量（从Alpha Go理解预测）以前人们说围棋AI十年内打不过职业棋手，于是

1、AlphaGo Fan赢了樊麾；

2、AlphaGo Lee赢了人类李世石；

3、AlphaGo Lee有各种漏洞，于是AlphaGo Master连赢60局，围棋峰会毫无悬念打出3-0，还留下一堆“神”谱；

4、AlphaGo Zero自我强化学习3天终结了AlphaGo Lee；

这次AlphaZero的出世，意义不止在于研究棋类游戏；它表明深度神经网络还有大量的潜力有待挖掘，尤其是与之类似的对抗增强的网络模型。

但是，AlphaZero的强化学习训练耗费了海量的硬件资源，暗示着想要实现更强的人工智能还需要更多的计算力。有句话说“有多少人工就有多少智能”，所以这次的AlphaZero短期带来的最大影响，可能是AI的各个研究领域要开始发展硬件了。

我认为人工智能发展始终围绕着人类的发展，所谓“较量”或许终究是人与人的较量、人与未来的较量，人与落后的较量。我们应保持乐观积极的发展态度，给人工智能以摧残的未来，同时，警惕技术触及伦理与道德和法律的底线，我们的明天终会更加美好！

参考资料：

5.智能仪器学习心得 篇五

首先，非常荣幸《智能仪器》这门课程由我们的周老师授课。现在我将学习这门课程的心得、所获得的知识介绍如下。

随着微型计算机及微电子技术在测试领域中的广泛应用，仪器表在测量原理、准确度、灵敏度、可靠性、多种功能及自动化水平等方面都发生了巨大的变化，逐步形成了完全突破传统概念的新一代仪器——智能仪器。在信息技术的高速发展和人工智能应用的推动下，智能仪器必将有更大的进展。测试仪器的智能化已是现代仪器发展的主流方向。因此，学习智能仪器的工作原理、掌握新技术和设计方法无疑是十分重要的。

了解教材的特点对我们学习的课程是相当关键的，所以我了解到本教材的特点是：

1、结构合理，章节安排、重点与难点分布符合教学要求，内容系统、新颖、翔实，可教性和可实践性强；

2、紧密结合科研实践，融入了DSP、FPGA/CPLD、∑-△型24位A/D、USB接口、触摸屏、条图显示、非线性决策滤波算法、智能传感器、网络仪器等当今智能仪器的先进技术；

3、较强了软件设计方法、课测试性实践、可靠性设计；

4、有利于授课教师灵活选材，可以选取不同章节，构成深度和学时有区别的课程；

5、通过附录介绍了实验设备和实验项目，形成了完整的教学方案。

下面我就我们学到的知识做一个简单的概况。

本书第一章概述，简要介绍了仪器仪表的分类、重要性及智能仪器的发展概况，重点论述了智能仪器的概念、智能化层次、基本结构

与特点，综述了推动智能仪器的发展的七方面主要介绍和智能仪器微型化技术。

第二章数据采集技术，介绍了集中式和分布式采集系统结构、模拟信号调理，重点论述了普通型和∑-△型A/D转换器原理、接口技术，通过实例深入讨论了采集系统设计、误差分析等问题。智能仪器的数据采集系统简称DAS，是指将温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集、量化转换成数字量后，以便有计算机进行存储、处理、显示或打印的装置。传统的A/D转换技术在实现极高精度的A/D转换时，在性能、代价等方面搜到了极限性的挑战，而且由于难以与数字电路系统实现单片集成，因而不适应VL-SI技术的发展。近年来∑-△型A/D转换器以其分辨率高、线性度好、成本低等特点得到越来越广泛的应用，特别是在既有模拟又有数字的混合信号处理场合更是如此。过采样∑-△型A/D转换器由于采用了过采样技术和∑-△调制技术，增加了系统总数字的电路的比例，减少了模拟电路的比例，并且易于与数字系统实现单片集成，因而能够以较低成本实现高精度的A/D转换器，适应了VLSI技术发展的要求。过采样技术使得量化噪音功率平均分配到更宽的频带范围中，从而减低了基带内的量化噪声功率。∑-△型A/D转换器一很低的采样分辨率和很高的才艺速率将模拟信号数字化，通过使用过采样、噪声整形和数字滤波等方法增加有效分辨率，然后对A/D转换器输出进行采样抽取处理以降低有效采样速率。

第三章人机对话与数据通信，既介绍键盘、LCD显示、RS-232C

标准串行总线通信等基本信息，又重点增加了条图显示、触摸屏、USB通用串行总线、PTR系列模块和基于移动通信网的无线数据传输等内容。

测量精度和可靠性是仪器的重要指标。所以第四章，主要介绍了基本数据的处理算法，重点讲述克服随机误差的数字滤波算法和消除系统误差的几种校正算法，简要介绍了标度变换。引入数据处理算法后，使许多原来考硬件电路难以实现的信号处理问题得以解决，从而克服和弥补了包括传感器在内的各个测量环节中硬件本身的缺陷或弱点，提高了仪器的综合性能。

高级智能仪器是应用了人工智能的力量、方法和技术，具有拟人智能特性或功能的一起。为了实现这种特性或功能，智能仪器中一般都使用嵌入微处理器的片上系统芯片、数字信号处理及专用信号处理电路，一起内部带有处理能力很强的智能软件。仪器仪表一不再是简单是硬件实体，而是硬件、软件相结合，软件决定仪器智能高低的新型仪器。软件设计成为智能仪器设计中工作量大任务最繁重、最复杂的工作。因此，只有按照软件工程的思想，掌握软件的设计方法，才能够高效率、高质量地完成智能仪器软件设计的任务。第五章软件设计，在介绍软件工程方法的基础上，重点论述基于裸机和嵌入式操作系统的软件设计方法，对软件测试问题作了讨论，新增加软件文档、监控程序设计等内容。

可靠性和抗干扰能力是评价仪器系统质量优劣的重要技术指标。第六章可靠性设计与干扰技术，介绍了可靠性基本的知识，重点论述

硬件和软件可靠性设计方法与技术，对一直电磁干扰的主要技术措施进行了较详细的分析。

第七章可测性设计，介绍了可测试性的基本知识、测试性通用设计原则和机内测试技术——BIT，结合RAM测试、A/D与D/A测试实例，讨论了可测试性设计方法。可测试性是系统和设备的一种便于测试和诊断的重要设计特性，对各种复杂系统尤其是对电子系统和设备的维修性、可靠性和可用性有很大影响。可测试性设计要求在设计研制过程中使系统具有自检测和为诊断提高方便的设计特性。具有良好的可测试性的系统和设备，可用及时、快速、准确地检测与隔离故障，提高执行任务的可靠性与安全性，缩短故障检测与看来时间，进而减少维修时间，提高系统可用性，降低系统的使用维护费用。

第八章智能仪器设计实例，论述了智能仪器的设计原则和研制步骤，比较完整地给出了基于单片机和DSP研制的两种仪器实例。

第九章智能仪器的新发展，简要介绍了虚拟仪器的特点、体系结构、硬件和软件及应用，从基于Web的虚拟仪器、嵌入internet的网络话智能传感器和IEEE1451标准等方面讨论了网络话仪器。

6.多元智能理论学习心得 篇六

多元智能理论学习心得

说起多元智能理论，老师们应该都不陌生吧。多元智能理论对传统教育提出了挑战。传统智力理论应用于教育，产生了一种学校观，一种教学观，一种评价观，一种学生观。传统理论自身具有的只局限于学业智力范畴，只通过传授学业知识发展学生智力，只以学业成绩作为评价标准等一系列偏颇，不但对学生的智力发展造成了直接不良的影响，而且也从整体上导致了学校教育以片面追求学业成绩为目的，而最终导致教育的难以培养适应社会发展的应试化倾向。

而多元智能挑战的正是传统理论的这种应试化现象。多元智能理论是一种教育哲学，也就是说怎么样来看问题，从新的角度来看问题，拓展了对人们的广阔视野，产生对人的更为全面、更为清晰的认识，因此觉得多元智能理论是真正的体现了以人为本的精神。我们教育是研究教育人的，但我们弄不清楚人就来谈教育，我们的教育就会滞步。元智能帮助我们更为清晰地来认识人，来认识人才。也就是真正体现了以人为本的基本精神。我们需要换一个角度，换一种眼光来审视一下我们的教育。我们要调整我们以前的一些教育观念，来推进我们教育的科学化，调整我们的哪些教育观念呢？我们可以进一步研究，但是认为在以人为本的科学发展观的指引之下，我们的教育至少在这些方面大家应该作些调整。

7.基于智能手机的移动学习 篇七

基于手机的移动学习是一种典型的移动学习方式, 即学习者以手机作为学习工具来进行学习, 是一种人性化的学习方式。随着移动通信技术和计算机网络技术的发展, 手机性能的提升及普遍使用, 基于手机的移动学习研究将逐步进入实际应用阶段, 尤其是智能手机的快速发展和普及, 将使人们的学习更加自由和富于人性。

一、智能手机的概念及特点

随着移动通信技术的发展, 手机的功能逐渐由单一的通话变得多元化, 系统的计算能力和处理能力明显增强, 从而发展到现在的智能手机。智能手机可以理解为“如同电脑一样, 具有独立的操作系统, 可以由用户自行安装软件、游戏等第三方服务商提供的程序, 通过此类程序来不断对手机的功能进行扩充, 并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入的这类手机的总称”。[2]智能手机具有普通手机的通讯功能和便携优点, 同时又具有掌上电脑的功能, 性能超越普通的PDA。与普通手机相比, 智能手机的最大特点就是具有开放式的操作系统, 可以通过安装软件扩展功能。结合3G通信网络技术, 智能手机将成为一个集通话、短信、网络接入、影视娱乐为一体的综合性个人手持终端设备。从媒体角度看, 智能手机覆盖面广, 突破了传统纸质媒体和电视媒体在互动性等方面的先天性局限以及网络媒体无法满足空间维度随意性的限制。它集纸质、电视、网络等媒体的优点于一身, 更具备无线网络媒体传输的随时、随地、随身的新特征, 是理想的移动学习终端。

作为移动学习终端, 智能手机的优势非常突出, 表现为:

(1) 智能手机在处理速度、屏幕分辨率、存储容量、多媒体等方面得到了飞速发展。目前, 智能手机的CPU最高频率已经达2.0GHz、屏幕采用4.3寸及以上的电阻式触摸屏或电容式触摸屏, 屏幕分辨率480×800甚至更高、存储容量32GB甚至更大并支持外部存储设备, 支持移动3G技术和WIFI接入。

(2) 随着技术的发展, 智能手机的尺寸与重量大为减少, 手机的便携性进一步提高, 并且功能更强大, 符合移动学习“随身”的要求。

(3) 目前主流的智能手机操作系统有IOS、Android (Linux) 、Palm、Symbian和Windows Mobile全平台 (CE.Net、Smartphone、Pocket PC) 等。当前所有的智能手机都拥有开放式操作系统, 用户可以自行安装各种应用软件, 目前, 基于智能手机的移动学习平台和移动学习课件正在不断地被开发与应用。

智能手机的出现以及蓬勃发展, 特别是智能手机由于具有开放式操作系统, 可以通过安装软件扩展功能, 为学习者提供除电脑以外新的远程学习的终端工具, 智能手机的便携性、无线型和移动性极大地推动了移动学习 (M-learning) 的发展。智能手机作为扩展的数字化教学辅助工具, 可以显著提升信息化学习质量。

二、基于智能手机的学习模式

1. 基于问题的学习

基于问题的学习 (Problem-Based Learning, 简称PBL) , 这是近年来受到广泛重视的一种学习方式, 它强调把学习设置到复杂的、有意义的问题情境中, 通过让学习者合作解决真实性 (authentic) 问题, 来学习隐含于问题背后的科学知识, 形成解决问题的技能, 并形成自主学习 (self-directed learning) 的能力。

智能手机因其便携性, 易操作性, 非常适合基于问题的学习模式。如:查阅某个概念的描述、查询某项工作的操作流程等, 而此时又无法打开电脑或接入互联网。在这种情况下, 借助手机登陆互联网或者利用手机下载软件等方法, 就可以解决急需解决的问题。

2. 基于资源的学习

作为网络学习的一种, 移动学习也属于基于资源的学习 (Resource-based Learning) 的一种。即学习者通过对各种各样的不同的学习资源的开发和利用, 来完成课程目标和信息文化目标的学习, 是一种自我更新知识和拓展知识的学习。

基于资源的学习是以学习者为中心的, 学习者自主控制学习过程, 主动参加学习, 在学习过程中自主使用学习资源, 学习的地点多样, 学习时间灵活。随着基于移动学习的学习资源的不断增加, 移动学习将逐步实现“学习资源就在身边, 学习无处不在”的鲜明特色。

3. 非正式学习

与正式学习相对, 非正式学习是一种隐含式的学习。“正式学习”主要是指在学校的学历教育和参加工作后的继续教育;而“非正式学习”指在非正式学习时间和场所发生的, 通过非教学性质的社会交往来传递和渗透知识, 由学习者自我发起、自我调控、自我负责的学习。非正式学习无处不在, 生活中随时随处都能发生, 当它融入人们的生活、自然的发生时是很有意义的。非正式学习强调学习的泛在性, 认为人际通信交流的本质就是学习。基于智能手机的移动学习, 正是这种非正式学习的良好应用。

三、基于智能手机的移动学习方式

根据应用模式的不同, 基于智能手机的移动学习方式可以简单地分为离线学习方式和在线学习方式两种, 这两种方式反映出移动学习在不同的发展阶段应用重点也不相同。

离线学习方式, 相当于电脑的脱机应用, 即不需要实时连接网络, 将通过计算机网络或移动通讯网络下载的学习资源安装到智能手机即可, 使用手机的软件查看资源, 实现随时随地的学习。比如:

(1) 电子书:一般情况下智能手机没有独立的电子书功能, 但是他本身支持TXT格式文本的阅读, 而且自带的软件可以阅读PDF的电子书籍, 通过安装anyview、掌上书院等软件还可以支持UMD、JAR等电子书。

(2) 多媒体:智能手机大多自带多媒体播放器, 可以播放格式为3gp、AMV、AVI、MP4等格式的视频文件和mp3、wma等格式的音频文件, 用户能随时随地学习各种视频音频材料。

(3) 学习软件:用户可以通过计算机网络或移动通信网络下载并安装学习软件和移动学习课件, 如“移动英语通”、“英语随我行”、“行学一族”、“金山词霸手机版”等学习软件可以在所有的智能手机上稳定运行, 也有为数不少的手机学习爱好者自己开发的手机学习资源。

随着技术发展的日新月异、嵌入式处理器性能的迅速提高和普及应用, 学习型手机可支持的学习内容已经多媒体化, 尤其是动画与视频的比重有了较大增长。适用于手机的相应支持软件也在成熟与完善。例如:2010年7月12日, Adobe公司面向移动平台合作伙伴发布了Adobe○Flash○Player 10.1。这样, 学习者可以通过浏览器访问数百万互联网网站, 尽情体验动画、互联网应用 (RIA) 、数据演示、电子商务、音乐、视频、音频等丰富的内容。智能手机便完全摆脱了充当“电子词典”的命运, 真正成为寓教于乐, 学习内容丰富多彩的学习系统。

在线学习方式, 是指需要依赖通信网络或互联网环境才能实现的移动学习应用, 技术基础是移动计算技术与互联网技术, 即移动互联网技术, 如WAP、蓝牙技术、GPRS、UMTS (UMTS是国际标准化组织3GPP制定的全球3G标准之一。它的主体包括CDMA接入网络和分组化的核心网络等一系列技术规范和接口协议。) 技术等, 可以通过移动终端实施教学资源的流媒体点播、通过手机上网浏览在线学习资源库等。

(1) 基于手机短信息的移动学习是最简单、最快捷的移动学习方式。通过手机短信息, 可在学习者之间实现有限字符的通信, 也可实现学习者与互联网服务器之间的有限字符传送。目前, 在教育领域利用手机短信息功能进行移动学习很成熟, 已有不少成功案例。比如:目前许多中小学搭建的电信家校通平台, 实质上是一个基于Internet的系统短信操作平台。系统操作简单, 方便教师设置和管理。教师和学生通过电信家校通平台进行双向交流。教师将学生的考试成绩、考勤等学习状况以及教学动态、教学任务及时通过短信息发送给学生。学生遇到学习疑问可通过短信息及时向教师咨询, 从而促进学生的学习。

(2) 智能手机支持WAP, 可以实时与WAP网站保持连接并进行移动学习。WAP (Wireless Application Protocol) 即无线通讯协议, 是为移动终端提供互联网内容和先进增值服务的全球统一的开放式协议标准。WAP将Internet和移动电话技术结合起来, 学习者在手机中输入WAP网站的URL就可访问该WAP网站, 进行网页浏览、电话通讯实时交互等, 类似于学习者通过PC机进行学习。学习者利用智能手机访问WAP网站, 不再受网络类型、网络结构、运营商的承载业务以及终端设备的限制。

目前, 国内已经有一些商业性质的WAP网站, 如中国移动通讯网、中国移动互联之门、新浪网WAP移动天地等。基于移动学习的WAP网站, 还处于探索阶段, 但也有一些成果。词语字典大全手机网:http://wap.zd9999.com, 用户只需在智能手机的WAP浏览器的地址栏里输入地址便可以访问该网站, 查阅、学习相关内容。此外, 较典型的还有诺基亚行学一族网站。国外较典型的是芬兰赫尔辛基大学进行的Uni Wap移动学习项目。目前, 开发WAP网站的WML (Wireless Markup Language-无线标记语言) 标记语言得到越来越多的关注和重视, 开发适用于移动学习的WAP网站, 是当前移动学习研究的一个趋势。

另外, 用户还可以在智能手机上安装一些特殊浏览器通过移动通信网络访问互联网进行学习, 比如:UCWEB浏览器, UCWEB是基于智能手机的WEB/WAP浏览器, 支持图片、表单、超链接等标准Html格式的读取, UCWEB同时还支持对下载的内容和图片进行优化和压缩和定制, 使用户在手机上得到最快最优的浏览感受。同类浏览器软件还有:opera、星际gorilla浏览器等。

(3) 社会性即时通讯软件与智能手机的结合, 也是理想的移动学习方式。QQ是社会性软件中的典型代表, 对系统配置要求不高, 具备良好的交互及共享等功能, 在手机和PC机上已广泛使用。在教育领域, 利用社会性软件辅助教学的案例为数不少, 但它们都是基于PC机的社会性软件的学习。基于手机的社会性软件的学习研究案例, 国外典型的如欧洲的M-Learning项目中的Media Board系统, 诺丁汉大学的My Art Space平台, 而国内还没有这样的典型案例。但我们也可以看到, 移动通信技术与社会性软件的结合也是移动学习将来的一个发展方向。基于智能手机的社会性软件的移动学习, 能使学习者实现前所未有的Web2.0学习体验。在Web2.0环境下, 通过移动终端还可以RSS订制远程学习支持服务平台中的Blog或podcasting服务, 下载到手机终端上, 支持音频和视频的学习, 实现any time any where, 哪怕是最单纯的短信服务形式, 也可以应用在远程教育、函授教育等一些继续教育中, 短信中可以给出小的知识点供学习者学习, 同时对学习者起到了善意的督促和提醒作用。

四、当前缺陷与前景展望

目前, 智能手机技术发展迅速, 而基于手机的移动学习才刚刚开始发展, 存在着许多的缺陷和不足, 比如:

(1) 基于智能手机的教育平台目前还十分稀少, 尚没有功能完善的基于手机的手持学习平台, 但是已经具有基本的萌芽。开发学习平台是手持学习设备发展的必然趋势。

(2) 教育资源单一, 学科单一, 内容也单一;大多数学习网站和学习软件是面向英语科目的, 亟待进行各个阶段各个科目的基于手机的移动学习教育资源的开发, 建立移动学习资料库。

(3) 学习者的学习意识亟待提高。

(4) 用手机支持移动学习现在面临通信费用高以及带宽限制的问题。

(5) 基于手机的移动学习此时最为关键的便是教育理念与移动技术的整合, 设计的核心便是移动设备中学习内容、学习活动和学习形式的设计。其中内容能不能契合学习者的需要, 以及内容的信息与界面设计符不符合移动环境下学习的特点是很值得关注的一个问题。

(6) 有待与互联网的有机整合。当前, 通过3G技术, 智能手机已经能够直接连接互联网, 可以同计算机一样, 方便地使用互联网的资源与技术。智能手机可以借助其基于PC的同步软件或自身从互联网下载学习资源, 也可以将各自的学习成果, 如:学习记录、学习成绩等传至互联网, 从而形成手机和互联网互动的无缝平台。但是目前众多网络学习资源依然是为互联网环境或是基于PC的浏览器而设计, 暂不符合智能手机的技术规范, 这阻碍了移动学习的发展。

五、综合分析

由于智能手机突飞猛进的发展, 特别是以Iphone和Adroid类手机为首的智能手机的普及, 预计在五年到十年间, 智能手机将成为人们手中不可或缺的多媒体设备。它将通过记录你周围的地点、天气、人物、知识甚至思维等集成的情境感知功能来改变日常生活。移动通讯技术的迅猛发展对人们的学习也产生着重大影响, 为学习者的学习创建出的更多真实的和虚拟的环境。移动技术将使学习环境、学习资源和其他学习者建立起丰富的联系。智能手机为移动学习带来的契机已越来越受到人们的关注, 但目前智能手机在移动学习中的应用仍处于探索阶段, 还没有完全用于教育领域, 但随着通信技术的不断发展, 智能手机的性能提升、价格下降, 必将为移动学习带来广阔的发展前景。

参考文献

[1]高蓉蓉等, 基于手机的移动学习-教育技术研究的新热点[J].现代教育技术, 2006.

[2]申艳丽.智能手机应用软件开发方向[J].科学咨询, 2009.

[3]刘建设, 李青, 刘金梅.移动学习研究现状综述[J].电化教育研究, 2007, (7) :21～25.

[4]Laura Naismith Peter Lonsdale Giasemi Vavoula Mike Sharples, 杨玉芹, 钟洪蕊, 焦建利编译.移动技术支持的学习新进展[J].远程教育杂志, 2008, (1) , 4～13.

[5]马小强.移动学习终端的选择与评价[J].网络教育与远程教育, 2007, (5) :52～57.

8.人工智能学习论文 篇八

一、在美术活动中巧用交互智能平板

1.绘画功能激发幼儿学习兴趣与想象创造力

在美术教学中，利用平板中的书写和绘画功能，学生可以用手或电子笔任意选择颜色和图形，调整画笔的粗细，通过放大、缩小、拖曳、旋转等操作轻松画出各种漂亮的图案。例如大班美术作画活动“可爱的熊猫”，教师可以事先在课件中存放一些圆形、半圆形不同表情的熊猫五官及四肢图片，让幼儿运用平板的拖曳、缩放、旋转功能，画出可爱的熊猫。这样一来，极大地激发了幼儿的绘画兴趣，学生都能聚精会神地作画。

平板中的绘图功能不但可以激发幼儿学习绘画兴趣和积极性，还能活跃幼儿的思维，拓展幼儿的想象空间，培养幼儿的创新精神。比如在美术活动“有趣的拼图”中，教师可以设计“七巧板变魔术”游戏，鼓励幼儿用各种几何图形，通过缩放、拖曳、旋转等功能拼出与别人不同的图案。在创作中，幼儿兴趣浓厚，思维活跃，个个都能展开想象的翅膀，创作出各种各样的图案。

2.照相功能保存幼儿作品，优化师生评价

利用智能平板的“照相”功能，给幼儿完成的作品拍照，并平铺在屏幕上进行呈现。幼儿看到自己的作品照片，会非常有成就感。教师可以将幼儿在课堂中完成的作品通过拍照保存在资源库中，方便幼儿在后面的复习中与自己以前的作品进行对比，达到学习前后的比较。还可让幼儿对自己、对他人的作品进行分析、比较、评价，在相互交流的过程中，提升幼儿对知识的认识。这样的评价不仅促进了幼儿间的合作与交流，而且发挥了幼儿之间互相监督和鼓励的作用，促使每个幼儿都能积极地参与活动。

二、在化解重点难点中巧用交互智能平板

1.“探照灯”照亮重难点

平板的“探照灯”可以将电子白板所呈现的局部画面高光展现。幼儿年龄小，对事物有强烈的好奇心，同时，他们的自控能力差，注意力容易分散。为了吸引幼儿的注意力，可利用探照灯功能，使重点、难点突出显现，使幼儿的注意力集中在探照的区域，关注教师重点设计的内容。如大班社会活动“姓与名”：为了让幼儿更好理解姓名的组成，区分姓与名，可利用“探照灯”照亮功能，当讲到“姓”时，用“探照灯”照到“姓”的位置上；当讲到“名”时，用“探照灯”照到“名”的位置上。这项活动也可让幼儿上来操作，按教师或孩子的指令，利用“探照灯”分别照亮每个孩子的“姓”与“名”。这样一来，孩子们兴致很高，纷纷举起小手，跃跃欲试，想一显身手。学生就这样很快学会了区分姓与名，加深了对姓名组成的理解，有效化解了本次活动的重难点。

2.“放大镜”放大重难点

智能平板的“放大镜”功能可使局部区域放大，只需用电子笔或手指选择一个区域，该区域的内容就会被自动放大，并且可以通过操作移动放大的区域。如在中班科学活动“认识昆虫”时，幼儿对昆虫的外部特征产生了极大的兴趣，但昆虫一般体型小，身体的特征用肉眼难以观察清楚，给幼儿的观察带来了一定的难度。借助平板的“放大镜”功能，可以把昆虫放大到最大限度，移动“放大镜”让幼儿清楚地观察到昆虫的每一个部位，使幼儿很快发现昆虫身体分头、胸、腹三部分，头上有触角、眼睛，胸部有三对足，背上长有翅膀。幼儿一个个睁大眼睛，看得那么认真、仔细，有效地解决和突破了教学中的难点，满足了幼儿的兴趣和求知欲。

3.“屏幕回放”回放重难点

利用智能平板的“屏幕回放”功能，可以对以前的操作过程进行任意多次的回放，这在教学过程中是非常有意义的。因为教学的时候一般教师都是讲一遍，但是有些重点、难点对于有的幼儿讲一遍是不行的，教师就可以利用回放功能把这个过程多次回放。例如，在大班健康活动“食物的旅行”中，为了让幼儿认识食物从进入口腔到排出的整个消化过程，可以通过回放功能反复播放课件，食物经过了嘴巴——食管——胃——小肠——大肠的整个过程，使食物的消化过程形象地展现在幼儿面前，使原本幼儿很难掌握的内容变得直观易懂。看着食物在身体中的旅行，幼儿会有一种奇妙的感受。这种感知，激发了幼儿对人体的探索愿望，让幼儿第一次开始关注自己的身体，科学活动也就取得了良好的效果。