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通过总结，我们可以更清楚地认识到自己的优势和不足，进而做出改进和提升。对于不同的领域和情况，写总结可能需要遵循不同的方法和技巧，因此需要充分了解所要总结的内容和目的。以下是一些优秀的总结案例，希望能对大家的写作有所帮助。
智能时代读书心得篇一
人工智能是未来10年可期有大发展的领域，也是我们从事数据行业的`职业愿景。看我这本书，更加坚定这是一个可期，有意思的方向。下面是我读这本书的过程中，产生的对于数据分析和应用的一些理解和总结。
基本思路。
经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的逻辑推理的分析的思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。
新思路：尝试使用相关性进行数据挖掘分析;就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。
适用范围。
经典思路：符合人脑的思维模式，由a—b—c的逻辑顺序。在解决小而美的独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。
智能时代读书心得篇二
从底层逻辑来揭示智能革命的来临。
人类对环境的观察而积累下来的经验促进了文明发展，这些经验、文字、现象代表的数据是人类智能—智慧与能力—不断前行的基石。
大数据是机器智能的来源，要求具有多维度、完备性、时效性。大数据的出现，产生了一种不同于机械思维的新的大数据思维。不关注因果关系，而关注数据之间的强相关关系。即从大量的数据中直接找答案，即使不知道原因。
在技术上数据来源、储存技术、传输能力、处理能力已经带动了大数据的兴起，但仍面临着挑战。数据安全与数据隐私也是智能时代所要面临的重大挑战。
大数据及智能化在一些领域已经广泛应用起来，比如智能电表捕捉毒贩、以色列的灌溉系统、tesla智能制造，医学诊断、基因技术等等。
如同前两次工业革命，智能革命也会带来社会的强烈动荡，劳动力面临着淘汰与再分配，这个时间可能会持续半个世纪。所以，正如封面顶部所书，我们要么加入智能革命控制未来，要么就被淘汰。
这不是一本面向技术人员的书，而是从底层逻辑来揭示智能革命的来临。吴军博士清晰的逻辑、丰富而简单的例子、加上类比的历史事件使得这本书易读、易懂。
智能时代读书心得篇三
通过阅读《智能时代》这本书，使我对大数据和智能革命发展的起源、现状和未来有了初步了解，并对书中提到的“变智能问题为数据问题”的可行性，以及大数据可能带来的巨大改变有了更深的认识。
从古至今，人类社会的发展依赖于人的逻辑思维能力，强调事物发展过程中的因果关系。而在大数据时代，事物的发展过程呈现出了“相关”关系。为什么亚马逊会把男性护肤用品和古典音乐一同推荐?这正是通过大数据的相关性得到的结论，这样的组合能实现更好的商品销售。
可以想象，当苗木的价格指数、价格波动曲线形成，再进一步，将畅销品种、规格及生产中的浇水、施肥、出圃、采购都通过互联网形成数据，通过数据库的积累进行数据分析，将可以在很大程度上指导苗圃经营的方方面面，从而降低苗木经营监管成本。
对于园林行业而言，大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义数据的专业化处理，并且更多的偏向于专业人员的思维和意识的更新。以往的工作中，我们往往凭借经验来判断市场的走向。在信息时代，我们可以利用大数据的海量、高效、多样性、真实性等特点来进行收集、整理和分析，从而精确的定位市场，为单位确定正确的发展方向。
目前，园林行业的网络信息平台还不完善，大数据的收集还有一定的局限性。但我们必须引以重视，着手探讨如何利用现有的资源来迎接智能时代的机遇。相信在不久的将来，大数据能够在苗圃的发展中得到合理的应用。
智能时代读书心得篇四
随着科技的不断进步，智能时代已经正式到来。在这个信息爆炸的时代，人们似乎更加倾向于从数字化的平台获取信息和知识。然而，对我来说，读书仍然是获取深度思考和广泛知识的最佳途径。通过读书，我不仅可以沉浸在文字的海洋中，更能够拓宽思维的边界，启发灵感，提高自己的智慧。下面是我在智能时代读书的一些心得体会。
首先，读书能够帮助我培养集中注意力的能力。在这个充满干扰的世界里，我们时常会被手机、社交媒体和各种数字设备中的通知所打扰。然而，当我拿起一本书时，我会进入一种安静而专注的状态。在阅读的过程中，我能够将注意力完全投入到书中，沉浸其中，感受作者的思想和情感。这种注意力的集中不仅有助于我深入理解书中的内容，还能够教会我在其他方面保持专注，如学术或工作。
其次，读书能够开阔我的视野。在智能时代，互联网和社交媒体给我们提供了海量的信息，但其中很大一部分只是浅尝辄止。与之不同，书籍是经过作者精心编辑和推敲的作品，能够给我带来更深入的理解和洞察力。阅读名著、哲学作品和历史书籍等能够帮助我了解不同的文化、思想和观念。通过阅读，我能够跨越时空的限制，与伟大的思想家和作家对话，还能够探索未知的世界和想象力。
再次，读书能够激发我的创造力和想象力。在智能时代，我们常常受到快节奏生活和即时信息的压迫，没有足够的时间去停下来思考和冥想。然而，读书却能让我通过文字和故事进入不同的世界，展开丰富的想象。通过阅读文学作品，我能够思考人生的意义，品味美丽的叙事和多样的文学风格。这些读书经历使得我的头脑更加灵活，能够更好地处理问题和赋予事物更多可能性。
最后，读书能够提高我的智慧。在智能时代，我们生活在一个快速变化和竞争激烈的世界中。只有不断学习和成长，我们才能够应对这个充满挑战的时代。读书是我获取知识和智慧的主要途径之一。通过阅读，我能够汲取作者的思想和经验，学习他们的成功之道。这些想法能够激发我对问题的思考，帮助我找到解决问题的智慧和策略。
在智能时代，虽然我们可以通过各种数字化的平台获取信息和知识，但读书仍然是我最钟爱的方式之一。通过阅读，我能够获得集中注意力、开阔视野、激发想象力和提高智慧等多重益处。愿每个人都能够发现读书的乐趣，并在智能时代里保持这一传统的智慧之旅。
智能时代读书心得篇五
1、智能将取代重复的劳动，创意更重要，例如：懂得选煤厂工艺流程，可能比变成控制设备开机顺序重要。
2、数据足够时大量的简单组合比少量精确模型能够降低成本，从这个角度拖罗密采用大圆套小圆的思维更适合解决问题，因为开普勒的椭圆发现极具偶然性，而托罗密的方法更具实操性。例子还用日本光学相机超过德国。另一启发做事要延长避短，看着开始按笨方法做事，总比只能着捷径而不性动要好。
3、切比雪夫大数定理。
4、信息的作用是解决不确定性：
5、机械思维：确定性。
大数据思维：用不确定性看待世界，用信息消除不确定性。
人工智能取得的成就，不断把各种智能问题转化成消除不确定性的问题，然后再找到能够消除相应不确定性的信息。
6、信息的等价性、相关性。
7、大数据的三个特征：数据量大、多维度、完备性。
8、大数据思维摆脱因果思维，可以接受解决问题而不用追究原因。
谷歌：搜索从“遵循因果关系”到“寻找相关性”
9、用大数据收集某公司的正常办事流程和每个操作者的操作习惯，一旦流程有误或行为习惯没有记录，采取措施终止操作。还有日本一种汽车的思路，手机驾驶员的身体信息和操作喜欢，假设有人盗车，相关信息不符，必须输入密码。
智能时代读书心得篇六
在《智能时代》一书中，作者系统地讲述了大数据和智能革命相关的知识，对我触动最大的是大数据引起的思维革命、大数据对商业的影响以及智能革命对未来社会的影响这三部分的内容。
思维革命。
工业革命后人们形成的思维方式是机械思维，即确定性思维。我们可以通过找到特定的模型(公式、定律)，找出事物之间的因果关系，而且发现的规律往往是放之四海而皆准的。
然而这个世界是不确定的。首先当我们对世界的了解越来越细致之后，我们会发现影响世界的变量其实非常多，已经无法通过简单的方法或者公式计算出结果。
然后通过量子力学中的测不准原理，我们可以知道不确定性是宇宙的一个特性。
面对不确定性的世界我们该怎么办呢?
香农在信息论中借用热力学里熵的概念，他用熵来描述一个信息系统的不确定性。香农指出，信息量与不确定性有关：假如我们需要搞清楚一件非常不确定或一无所知的事情，就需要了解大量的信息。这是一个全新的方法论：信息论建立在不确定性基础上，而想要消除这种不确定性，就要引入信息。要引入多少信息，则要看系统中的不确定性有多大。
在我们无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。
大数据与商业。
从工业革命开始，几次主要的技术革命都遵循相似的规律。首先，是大部分现有产业加上新技术等于新产业。或者说原有产业需要以新的形态出现。其次，并非每一家公司都要从事新技术产品本身的制造，更多的时候它们是利用新技术改造原有产业。这次以大数据为核心的智能革命也不例外，我们将看到它依然会延续这两个特点。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业只有在思维上跟上新的时代，才能在未来的商业中立于不败之地。
智能革命和未来社会。
大数据导致机器革命的到来，这对未来社会的影响不仅仅存在于经济领域，而是全方位的。尽管总体上这些影响是正面的，从长远看会使我们未来的社会变得更好;不过，和以往的技术革命一样，智能革命也会带来很多负面的影响(个人隐私、失业率等)，特别是在它发展的初期，而这些影响很可能会持续很久。
任何一次技术革命，最初收益的都是发展它、使用它的人，而远离它、拒绝接受它的人，在很长的世界里都是迷茫的一代。在智能革命到来之际，作为人和企业无疑应该拥抱它，让自己成为那2%的受益者;而作为国家，则需要未雨绸缪，争取不要像过去那样每一次重大的技术革命多伴随半个多世纪的动荡。
在我们还没有经历过机器在智能上全面超越人类的时代，我们需要在这样的环境里学会生存。这将是一个让我们振奋的时代，也是一个给我们带来空前挑战的时代。
作者在书中对很多基础概念和技术发展历史都有较详细的讲解，也列举了很多生动有说服力的案例。在看这本书之前也在很多地方了解过关于人工智能、大数据等方面的案例和知识。但远没有看过书后如此深刻的认识，所以推荐大家还是阅读原书。书名虽然看上去是与科技相关的，实际上与每个人都相关。提前接触和运用新的思维与新的技术也许不能保证你成为前2%的人，但至少可以让你在过程中拥有更多的机会和成功概率。
愿大家对新事物保持好奇心和热情，拥抱智能时代，为成为前2%的人而努力。
智能时代读书心得篇七
阅读笔记时间：320分钟，三星。
数据与信息，通过筛选有用的数据得出信息。
简单准确的模型与数据驱动方法。地心说，日心说的模型。苏联与美国的航天飞机，德国与日本的光学透镜。
物理学的的基本规律是通过统计学的方式发掘的。
鸟飞派：机器要像人一样思考才能获得智能。systran。
统计+数据。google翻译，贾里尼克与ibm的语音识别，机器学习。
大数据：3v，大量，多样，及时。百度的“吃货”，斯维尔的20__大选预测，智能交通管理。big而不是large.
智能问题为数据问题。深蓝与卡斯帕罗夫的象棋对弈，自动问答我why与how。
【认识到人工智能发展历史中思维的转变与曲折艰难，方法论是最重要的】。
机器思维：欧几里得、托勒密、牛顿。通过观察获得数学模型的雏形，然后利用数据来细化模型。1世界变化的规律是确定的，2从确定性出发可以用简单的公式或语言描述清楚规律。3规律应该是放之四海而皆准的。
确定性(可预测性)和因果关系。
工业革命，瓦特的蒸汽机。爱因斯坦的相对论，青霉素。
三个公式质能转换，量子力学测不准原理，熵。
不确定性：1变量太多，2客观世界本身，微观世界。信息论。
熵，信息熵：信息的度量就等于不确定性的多少。
互信息：强相关性。吸烟有害健康的美国诉讼，研发新药，搜索公司的点击模型。
香农第二定律：信息的传播速度不可能超过信道的容量。
【不确定性，强相关性，信息论】。
通过大数据分析智能电表用电的情况住种植大麻。用大数据分析小商户偷税漏税。塔吉特用大数据分析推荐促销信息。亚马逊的大数据推荐销售，有商品直接推商品。netflix推荐视频。google搜索关键词提示及相关搜索。酒吧酒架的改造，收集数据分析数据。普拉达rfid芯片。金凤公司收集数据转型为服务商。穷举法改善搜索质量。google自动驾驶。
新技术+原有产业=新产业。蒸汽机，纺织、运输、陶瓷。电，电梯，交通，通信。计算机，银行，证券商，农业。
大数据，机器智能。it产业链。工业革命之后需要推销，之后广告业，商业链，服务业。
ge的智能冰箱。
技术挑战。
收集，储存，传输，处理，应用。
电脑，传感器。摩尔定律。大数据的并行处理。
有数据，不会共享，收视率的问题。nest智能空调控制器，刻意收集的信息会变形。
并行计算与实时处理。数据挖掘噪音。用大数据警示异常操作。隐私问题，保险公司，黑心商家，飞机票。
【大数据的相关技术已经比较成熟，】。
智能革命。
人流量预测，智能交通，智能信号灯，智能路线。身份识别，反恐。比特币，区块链。追踪每一次交易。个性化医疗。无隐私的社会。
农业到工业，工业到电器，工人从农民转化为工人，之后为服务业。无业的人工作怎么办。英国全球殖民，美国西部大开发，德国第一次世界大战。新技术一开始让极少部分人收益，大多数人被淘汰，半个世纪一两代人之后才能对整个社会收益，更长的时间才能传播到全球。通用的退休员工福利，底层人找不到工作。
争当2%的人，新的思维方式，积极拥抱大数据和机器智能。
智能时代读书心得篇八
人工智能是未来__年可期有大发展的领域，也是我们从事数据行业的职业愿景。看我这本书，更加坚定这是一个可期，有意思的方向。
基本思路。
经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的'逻辑推理的分析的思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。
新思路。
尝试使用相关性进行数据挖掘分析;就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。
适用范围。
符合人脑的思维模式，由a—b—c的逻辑顺序。在解决小而美的独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。
新思路：这是alphago下围棋是采用的思路，决策nextmove是因为nextmove对最终赢得棋局概率最高。这是一种结果导向的思维，将智能问题变成了数据问题。alphago不需要知道如何布局，只关注每一次的落子都在提高最终胜利的概率。这种思路可以解决目标明确且影响因素众多的决策问题。
智能时代读书心得篇九
总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。
大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是思维方式的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。
实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的;其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向;最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。
书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办?作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。
所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。
至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。
智能时代读书心得篇十
标题来自书本序言，出自混沌大学创始人李善友教授之手，在此借用。
总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。
大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是思维方式的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。
实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的;其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向;最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。
书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办?作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。
所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。
至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。
