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脑网络基础与应用课程报告（计算机网络课程报告）

网络设计 11个月前 (02-11) 890

本篇文章给大家谈谈脑网络基础与应用课程报告，以及计算机网络课程报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览： 1、为什么学习计算机网络基础与应用这门课程？

本篇文章给大家谈谈脑网络基础与应用课程报告，以及计算机网络课程报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、为什么学习计算机网络基础与应用这门课程？
2、计算机应用基础课程实践性报告
3、追加200 求计算机网络课程设计
4、急求人工智能课程结课报告！！

为什么学习计算机网络基础与应用这门课程？

就业前景还是不错的，薪资待遇因人而异

信息化的时代即是网络时代，那时候电脑对与我们来说，不通网络的话类比文盲，网络技术也分为很多专业，比如说是网络工程师以后就业的时候是非常好找的，而且就业广，其实不管学没什么，只要学精，就会有好的发展。

就现在来看，在网络这块的确是有好的发展的，就网络里面的每一科，都可以出人才，比如说：数据库，LIUNX，网页，WINDOWS SEVER 2003，不过不管是哪种，认真学习，刻苦钻研，利用闲暇时间再学习其他知识充电，对生活和找工作都会有很大是帮助的

计算机应用基础课程实践性报告

1. 请问有没有考过中南大学的计算机应用基础实践课程的考生

网页还是很好做的，课堂上老师不是有过简单的示范么？按照那个步骤就可以，最后给分也还不错。实践报告可以网络，有范文、有基本步骤。主题不要定的太大，不知道你们今年要求是否有改动，我们之前做教务系统网页之类的感觉给分会相对高一点。

下个学期的实践可就不那么简单了TAT，这个学期还只是小case。建议自己做，毕竟计算机技能在如今也比较重要，就当是复习课上知识了。

2. 计算机应用基础》课程综合实践总结报告怎样写啊

实践目的：通过参加一些实践性活动巩固所学的理论，增长一些书本上学不到的知识和技能。因为知识要转化成真正的能力要依靠实践的经验和锻炼。面对日益严峻的就业形势和日新月异的社会，我觉得大学生应该转变观念，不要简单地把暑期打工作为挣钱或者是积累社会经验的手段，更重要的是借机培养自己的创业和社会实践能力。现在的招聘单位越来越看重大学生的实践和动手能力以及与他人的交际能力。作为一名大学生，只要是自己所能承受的，就应该把握所有的机会，正确衡量自己，充分发挥所长，以便进入社会后可以尽快走上轨道。

一．实践时间：2009年12月 – 2010年8月共九个月个月的实际工作时间。

二．实践过程：2009年11月应聘安徽酷猫信息技术有限公司J***a程序员职位。

短暂又难忘的实习旅程就像白驹过隙般，飞速而逝，而这其间的感受也像五味瓶——酸甜苦辣咸一应俱全，在每日紧张充实的工作环境中不觉间已经走过了3个月的实习期，回首这3个月的实习期，内心充满着激动，也让我有着无限的感慨。

就业环境的不容乐观，竞争形式的日趋激烈，面对忧虑和压力，于是就有了像我一样的在校大学生选择了社会实践工作。打工实践实践虽然很短，但是在这段时间里，我们却可以体会一下工作的辛苦，锻炼一下意志品质，同时积累一些社会经验和工作经验。这些经验是一个大学生所拥有的“无形资产”，真正到了关键时刻，它们的作用就会显现出来。

大学生除了学习书本知识，还需要参加社会实践。因为很多的大学生都清醒得知道 “两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”的人不是现代社会需要的人才。大学生要在社会实践中培养独立思考、独立工作和独立解决问题能力。通过参加一些实践性活动巩固所学的理论，增长一些书本上学不到的知识和技能。因为知识要转化成真正的能力要依靠实践的经验和锻炼。面对日益严峻的就业形势和日新月异的社会，我觉得大学生应该转变观念，不要简单地把暑期打工作为挣钱或者是积累社会经验的手段，更重要的是借机培养自己的创业和社会实践能力。现在的招聘单位越来越看重大学生的实践和动手能力以及与他人的交际能力。作为一名大学生，只要是自己所能承受的，就应该把握所有的机会，正确衡量自己，充分发挥所长，以便进入社会后可以尽快走上轨道。

这次的认识时间是一个开始，也是一个起点，我相信这个起点将会促使我逐步走向社会，慢慢走向成熟。

作为一名在校学生，能在大一期间参加社会实习，是一次难得的机遇。使我们在掌握基本理论知识后，迅速的加以实践运用。巩固学习成果。同时，在大三学年，能对所学知识有了更进一步的深化理解，便于更好的学习。这是学业上的优势。更为可贵的是，我们在实习中成长的更加成熟，无论是思想还是心理上。由于我们一贯生活在校园中，时刻有老师、家长和同学关爱，生活可以说用无忧无虑来形容，很少接触社会，也很少吃苦。在这次公司实习中，困难时刻严峻的考验着我们。通过这次实习，我比较全面地了解了公司的组织架构和经营业务，接触了形形 *** 的社会人，同时还结识了很多很好的同事和朋友，他们让我更深刻地了解了社会，他们拓宽了我的视野，也教会了我如何去适应社会融入社会。

3. 计算机应用基础实践报告5000字，急急，各位大神帮帮忙

社会实践调查报告的写作程序

一般来说，社会实践调查报告写作要经过以下五个程序：

1.确定主题

主题是调查报告的灵魂，对调查报告写作的成败具有决定性的意义。因此，确定主题要注意：

报告的主题应与调查主题一致；

要根据调查和分析的结果，重新确定主题；

主题宜小，且宜集中；与标题协调一致，避免文题不副。

2.取舍材料

对经过统计分析与理论分析所得到的系统的完整的"调查资料"，在组织调查报告时仍需精心选择，不可能也不必都写上报告，要注意取舍。如何选择材料呢？ ①选取与主题有关的材料，去掉无关的，关系不大的，次要的，非本质的材料，使主题集中、鲜明、突出； ②注意材料点与面的结合，材料不仅要支持报告中某个观点，而且要相互支持，形成面上的“大气”；

3.在现有有用的材料中，要比较、鉴别、精选材料，选择最好的材料来支持作者的意见，使每一材料以一当十。

3.布局和拟定提纲

这是调查报告构思中的一个关键环节。布局就是指调查报告的表现形式，它反映在提纲上就是文章的"骨架"。拟定提纲的过程实际上就是把调查材料进一步分类，构架的过程。构架的原则是："围绕主题，层层进逼，环环相扣"。提纲或骨架的特点是它的内在的逻辑性，要求必须纲目分明，层次分明。

调查报告的提纲有两种，一种是观点式提纲，即将调查者在调查研究中形成的观点按逻辑关系一一地列写出来。另一种是条目式提纲，即按层次意义表达上的章、节、目，逐一地一条条地写成提纲。也可以将这两种提纲结合起来制作提纲。

4.起草社会实践报告

这是调查报告写作的行文阶段。要根据已经确定的主题、选好的材料和写作提纲，有条不紊地行文。写作过程中，要从实际需要出发选用语言，灵活地划分段落。

在行文时要注意：①结构合理（标题、导语、正文、结尾、落款）；②报告文字规范，具有审美性与可读性，如："制定优惠政策，引进急需人才"，"运用竞争机制，盘活现有人才"，（文章段落的条目观点）；③通读易懂。注意对数字、图表、专业名词术语的使用，做到深入浅出，语言具有表现力，准确、鲜明、生动、朴实。

5.修改社会实践报告

社会实践报告起草好以后，要认真修改。主要是对报告的主题、材料、结构、语言文字和标点符号进行检查，加以增、删、改、调。在完成这些工作之后，才能定稿向上报送或发表。

格式

调查报告一般由标题和正文两部分组成。

（一）标题。标题可以有两种写法。一种是规范化的标题格式，即“发文主题”加“文种”，基本格式为“××关于××××的调查报告”、“关于××××的调查报告”、“××××调查”等。另一种是自由式标题，包括陈述式、提问式和正副题结合使用三种。陈述式如《东北师范大学硕士毕业生就业情况调查》，提问式如《为什么大学毕业生择业倾向沿海和京津地区》，正副标题结合式，正题陈述调查报告的主要结论或提出中心问题，副题标明调查的对象、范围、问题，这实际上类似于“发文主题”加“文种”的规范格式，如《高校发展重在学科建设――××××大学学科建设实践思考》等。作为公文，最好用规范化的标题格式或自由式中正副题结合式标题。

（二）正文。正文一般分前言、主体、结尾三部分。

1．前言。有几种写法：第一种是写明调查的起因或目的、时间和地点、对象或范围、经过与方法，以及人员组成等调查本身的情况，从中引出中心问题或基本结论来；第二种是写明调查对象的历史背景、大致发展经过、现实状况、主要成绩、突出问题等基本情况，进而提出中心问题或主要观点来；第三种是开门见山，直接概括出调查的结果，如肯定做法、指出问题、提示影响、说明中心内容等。前言起到画龙点睛的作用，要精练概括，直切主题。

2．主体。这是调查报告最主要的部分，这部分详述调查研究的基本情况、做法、经验，以及分析调查研究所得材料中得出的各种具体认识、观点和基本结论。

3．结尾。结尾的写法也比较多，可以提出解决问题的方法、对策或下一步改进工作的建议；或总结全文的主要观点，进一步深化主题；或提出问题，引发人们的进一步思考；或展望前景，发出鼓舞和号召。

如何撰写调查报告

4. 计算机应用基础（实践）考什么

数据库。word。还有收到邮件。保存网页。还有打字！

考试科目：一级MS Office、一级WPS Office和一级B，一级共三个科目。

考试形式：完全***取上机考试形式，各科上机考试时间均为90分钟。

考核内容：三个科目的考核内容包括微机基础知识和操作技能两部分。基础知识部分占全卷的20%（20分），操作技能部分占80%（80分）。各科目对基础知识的要求相同，以考查应知应会为主，题型为选择题。操作技能部分包括汉字录入、Windows使用、文字排版、电子表格、演示文稿、因特网的简单应用。一级B 在现有基础上增加对因特网知识的考核;与一级其他科目相比，一级B没有演示文稿部分。

系统环境：一级科目中操作系统为中文版Windows XP，MS Office版本为中文专业版Office 2003，WPS Office版本由目前的“2003教育部考试专用版”升级为“2007教育部考试专用版”。

5. 自考计算机应用基础实践可以免考吗

部分地区可以免考。

追加200 求计算机网络课程设计

设计1：XX网络构建方案设计

设计2：企业内部Web站点构建及维护；

设计3：企业内部的DNS服务器构建。

设计4：利用双网卡主机实现路由功能

首先保证主机有两块网卡，一块连接你的“猫”，一块连接副机，然后进入到副机电脑的Windows XP的“网络邻居”中，点选“设置家庭或小型办公网络”，这时要确定主机电脑和副机已连接好，点两下“下一步”，会出现三个选项，选择第二项，继续点“下一步”，在“工作组名”栏里把默认的“MSHOME”改为“WORKGROUP”，一直点“下一步”，直到问“你要做什么？”时，会出现四个选项，选择第四项，“完成该向导”就可以了。打开笔记本电脑上的IE，是不是可以上网了'

设计5：利用ADSL实现共享上网。

设计6：利用代理服务器实现共享上网。

设计7：简单FTP客户端软件设计。

设计8：RS-232串行接口通信软件设计

急求人工智能课程结课报告！！

人工智能课程报告

摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。

概述

自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。

人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。

学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐

人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。

计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。　

图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。　

人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案***取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。　

人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：

(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。

(b)利用知识解决问题的推理机。　

大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。

80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。

在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。

首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。

其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。

由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和*** 等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。

我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。

综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。

二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势　

目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。

神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。

最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。

人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。

人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。

学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。

机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。

指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。

归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。

类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（***定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。

基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。

增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，***用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、***问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。

使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。

人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能*** 的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。

结束语

许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。

本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。

参考文献

[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年

[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月

[3] 陈万求;黄一NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期

[4] 王东浩道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期

[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能

[6] 王东浩人工智能体的道德确立与***困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期

[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年

[8] 孙志楠人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期

[9] 宋翠萍浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期

[10] 胡琴电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期