机器学习培训总结|机器学习培训总结(经典十三篇)

机器学习培训总结(经典十三篇)。

✹ 机器学习培训总结

校内：开展新老教师传帮带活动采用新老挂钩师徒结对的方式，新班主任与经验班主任、新上岗教师与骨干教师结对子，全面学习老教师的优秀经验和敬业精神。

校外：走出去、请进来。走出去，一是有计划地安排教师外出学习，近两年来我校先后有近十人参加国家级培训、近四十人参加省级培训、二百多人参加市级培训。我校给青年教师搭建一个展示锻炼的舞台，让他们在一些大型研讨会上展露风采等。请进来，学校邀请市区教育局、教研室领导、专家进行指导。邀请省教研室专家、省实验中学专家来校作讲座。

✹ 机器学习培训总结

机器学习计划

机器学习（Machine Learning）是目前人工智能（AI）繁荣的核心。它是一种自主学习的技术，通过学习和分析数据，可以让机器自己预测并做出决策。相比于传统的规则式编程，它能够更加自然地处理大量数据和复杂的任务，已经被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、互联网、交通、安保等。

为了促进我国机器学习技术的发展和应用，政府已经启动了“新一代人工智能发展计划”，并且专门设立了人工智能领域的资金支持和政策扶持。然而，机器学习技术在实践中仍然面临许多挑战和困难，如数据质量不高、算法不稳定、个人隐私和安全等问题。因此，我们需要制定一系列机器学习计划，加强机器学习技术的创新和研究，提高我国机器学习技术的核心竞争力。

一、开展机器学习算法研究

机器学习算法是机器学习技术的核心，是实现自主学习和预测的重要手段。我们应该加强对机器学习算法的研究，开发新颖、高效的算法。其中包括但不限于深度学习、强化学习、维度缩减、无监督和半监督学习等领域，为实现人工智能的跨越式发展提供技术支撑。

二、加强机器学习领域的前沿技术研究

人工智能领域的进步主要依靠核心技术的进步。因此，我们要在机器学习领域加强前沿技术研究，投入更多的人力和物力，开展一系列重点项目和攻关，提高算法和技术的精度和准确性。 如基于深度学习的视觉识别研究、自然语言处理的技术研究、深度生成模型和图神经网络的研究等。

三、推动机器学习产业化与商业化

在人工智能时代背景下，实现机器学习的产业化和商业化势在必行。我们应该积极推进机器学习技术在各个领域的应用和推广，扶持机器学习相关的企业和产业发展，培育和拓展机器学习技术与实体经济的深度融合。同时，应该加强机器学习技术人才培养，建立和关注人才漏洞，促进企业与高校、研究所、机构之间的深入协作，实现人才的良性循环。

四、加强数据安全与隐私保护

机器学习需要大量的数据作为支撑，但是数据泄露和隐私保护问题也日益加重。我们应该采取有效的措施保护数据的安全和隐私，如建立严格的数据保护制度、推广去中心化存储和加密技术、开发高效的数据安全监管系统。同时，应该注重数据的质量和清洗，加强对数据的使用和滥用的监督管理，做到让机器学习服务于人类社会的同时保障数据隐私和安全。

总之，机器学习技术是当前最为热门的技术之一，也是实现强国梦最重要的技术之一。我们要坚持科技创新，加强前沿技术的研究和创新，推动机器学习产业化和商业化的发展，为新时代的科技进步和社会发展做出更加重要的贡献。

✹ 机器学习培训总结

随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为了一个热门的话题。要想建立一个成功的机器学习计划，需要在多个方面做出努力和准备。

首先，一个机器学习计划需要有一个清晰的目标。这个目标应该是具体、可量化的，并且与公司的长期战略和目标相一致。例如，一个企业可能希望通过机器学习来提高产品质量，减少生产成本，提高客户满意度等等。在确定这些目标之后，就可以考虑采用不同的技术和数据源来实现这些目标。

其次，一个机器学习计划还需要大量的数据。这些数据应该包括历史数据、现有数据、以及来自第三方数据源的数据。这些数据可以被用来训练模型，优化算法，并改善预测和决策质量。需要注意的是，这些数据应该是准确、全面的。数据清洗和预处理等技术应该被采用来减少数据中的错误和重复数据。

第三，一个机器学习计划需要通过采用合适的技术和工具来实现。不同的机器学习技术应该被用来实现不同的目标。例如，监督学习技术可以被用来预测客户行为，无监督学习技术可以被用来寻找隐藏的模式和规律。云计算平台、开源软件、机器学习工具等也是建立一个成功的机器学习计划必不可少的一部分。

最后，一个机器学习计划需要实现实时监测和评估。各种指标和模型应该被用来评估机器学习计划的效果。这些指标可以反映机器学习计划的质量、稳定性、预测准确度等等。机器学习计划的效果应该经常被监视和评估，以帮助优化和改进机器学习模型和算法。

总之，要建立一个成功的机器学习计划，需要在多个方面付出努力。有清晰的目标，准确而全面的数据，合适的技术和工具，以及实时监测和评估。这些因素可以协同合作，从而帮助实现一个高质量、高效率的机器学习计划。

✹ 机器学习培训总结

在院领导及护理部的关心和安排下，我有幸参加了山西省护理学会举办的“第二期手术室专科护士培训班”，为期一个半月的培训转眼就结束了，回顾整个培训过程，那真是用有限的时间与精力收获了无价的知识与感悟。

手术室专科护士培训特点： 整个培训活动受到了各级领导的高度重视，四家基地医院严谨的教学氛围也使得手术室专科护士培训与众不同。由于手术室工作的特殊性，要求手术室专科护士不仅要有较强的专科理论，还要有临危不惧的应变能力、成功有效的沟通能力等等。培训班有针对性地安排了护理管理、临床护理、教学科研、手术进展等内容，重视对学员教学、科研、管理能力的培养。培训期间，培训基地聘请了省内外手术室护理专家授课，在教学能力、科研管理能力的培训上，各位专家老师也花费了大量的时间和精力，使得每个学员无论在手术室护理资源管理、护理带教等方面都获得较大提高。充足的临床实践让我们有足够的时间消化所学的内容，这种理论学习和临床实践相结合的方式是最佳的学习方式。此次培训还利用省里医院优质的医疗资源，不但让我们有机会近距离接触一流的设备，而且遵循规范的操作流程，通过反复多次的练习与考核，让我们的专业技术更上一层楼。

培训过程：曾经有人把专科护士的培训比作“魔鬼训练”，回想其中的过程确实很辛苦。一个半月来我们先经历了半个月紧张的理论学习，进行理论考核，合格后参加了一个月的临床实践，最后进行操作考试。学习的日子是忙碌的，尤其在临床实践阶段，通常是上午在手术室参观学习，下午进行基地相关知识的培训，晚上总结相关资料。培训期间我还分别在以下科室实习：PACU--重点学习术后病人的护理；供应室--学习各种器械物品的清洗、消毒、灭菌以及手供一体化的管理流程；手术室--学习各个班次的工作职责和专科的手术配合。在实践中我巩固了手术室专科理论知识与技能，提高了临床护理和应急能力。

培训收获：此次的培训最突出的收获是改变了我的理念。首先，对手术室的管理理念的改变，在如何保证提高服务质量的同时，能确保资源得到最有效的运用，满足有限的资源应对日益增加的需求，即低成本下提供高质量的服务。第二，改变自己的一种工作态度，把被动变成主动，记得李斗老师说的：“要努力追求完美，不要老重复同样的工作，要不断提高，不断反思，才有提高”，“要养成习惯，就不会觉得累，累只是一种心理感受，习惯成自然”。第三，要重视手术室的“软”建设，加强手术室人员系统性规范性培训；完善手术安全核查流程；进一步加强科室协调工作；第四，新知识，新理念在国内外手术中进展及应用，使我开拓眼界，

感想与期望：转眼间紧张而又充实的一个半月结束了。当初我们带着医院的期望前去参加培训，现在我们又带着省卫生厅和上级医院的期望奔赴各自的岗位。社会在进步，经济在发展，也赋予了医疗服务新的内容，迫使手术室护理工作的内涵不断延伸。虽然不敢奢望自己取得如此高的成就，但闫老师说过：细节决定成败，成功就是在平凡中做出不平凡的坚持。每天，我都会在自己身上找缺点与不足，并尽快找办法改正，我坚持着，并在坚持中找到了一点自信和满足，我希望我一直坚持下去，幻想着能和讲台上的人一样，成了一个成功的人。

如果把以前的学习比作“量”的.变化，那么这次的培训对我来说就是“质”的飞跃。在工作中我还需要掌握的东西太多了，以后该怎么运用这些学习到的知识，在目前的情况下就地取材，因人因地制宜的发挥自身和同仁们的潜能，以达到最优化的护士培训效果。

总之，手术室是个需要不断学习和乐于付出的专业，选择这个专业，既需要勇气，也需要底气，既需要体力，更需要智力。既然选择了它，就要坚定做好它。

最后，我要感谢医院的领导给了我这次宝贵的学习机会，使我有了诸多的体验和感受。一个半月的培训中，我付出了该付出的时间、精力和财力，相比我所得到的知识、经验与感悟，后者更值。

第二篇：培训学习总结 

短暂的两天现场学习已经结束，在这两天里，使我对企业和企业的产品有了更好，更深的认识。具体心得如下：

第一，理论联系了实际

对于环保特别是环保工艺，对我而言是完全陌生的领域，一切从零开始学起。虽然在集团公司，参加了两次范总的培训课程，讲的很明确也很系统，但是对整个工艺的流程、作用和特点还是有些模糊。此次现场观摩学习，结合范总的理论讲解，使我对我公司的钢厂烧结机烟气脱硫装置、电厂锅炉烟气脱硫装置和深度净化装置的工艺流程和核心技术，有了更明确、更深入的认识。基本掌握了我公司脱硫工艺的流程和特点，以及和其他脱硫工艺对比的优势点。更好的为客户介绍公司产品提供了更专业的业务知识。

第二，为公司企业愿景“行业发展的领导者”坚定了信心。

1、在运营现场，使我比较震撼的是整个脱硫装置都是高度自动化操作，更加及时准确进行操作，这种现代化操作已经达到全国领先水平。

2、通过现场运营人员的讲解，了解了我公司的脱硫装置在运营过程中是实实在在的是为客户利益着想，通过自动化的装置控制为客户节约能源，且副产物石膏能二次利用达到完全无污染。

3、现场运营人员，同事们对工作一丝不苟的工作态度、强烈的工作热情以及较强的责任心让我深深感动。正因为这些优秀的员工，才使我公司越来越强大，立于国内先进领先地位。

此次的学习虽然短暂，但受益匪浅，不仅提高了自己的业务知识，还对整个公司的企业文化加深了了解。我为我是国舜的一员而骄傲，我们肩负着为家乡，为祖国，为世界还原美丽生态造福子孙后代的光荣使命。我将付出自己的百分百努力，为企业创造价值，为社会创造价值。

✹ 机器学习培训总结

机器学习计划

随着时代的进步与科技的发展，机器学习的应用范围愈发广泛，各大企业机构也逐渐开始将其引入其中。在机器学习计划中，通过大量的数据分析与处理，利用人工智能算法实现对数据模型的建立与优化，从而达到更加准确、快速地实现商业智能的目标。而在本文中，笔者将针对机器学习计划中的相关主题进行深度探讨。

一、机器学习在人工智能中的应用

当提到人工智能时，大家不难想到机器学习。机器学习是人工智能的一个重要分支领域，是人工智能中应用最为广泛、最受欢迎的一种技术。在机器学习中，利用已知数据来训练算法，从而提取出一定规律性的结果，并实现自主预测和决策的过程。它可以应用于各种领域，如金融、医疗、物流、零售等，实现更加准确、快速、智能化的商业智能。

二、机器学习的特点及优势

1. 机器学习的特点：机器学习具有自我学习、自我分析、自我改善及自我决策的特点。通过持续学习和自我优化，机器学习可以不断提高其处理数据的准确度和速度。

2. 机器学习的优势：机器学习是一种技术手段，可以应用于各个领域。相对于传统的数据处理方法，机器学习具有更快的数据处理速度、更高的数据处理精度、更全面的数据组织方式以及更精准的数据预测与分析方法。另外，在处理大规模数据时，机器学习还具有更大的优势， 可以快速处理数据，减少人工干预，从而提高工作效率。

三、机器学习计划的实施

机器学习计划的实施分为以下几个步骤：

1. 数据采集：机器学习需要大量的数据才能进行训练和优化。因此，在开始机器学习计划前，需要描述并收集相关数据。数据的收集有许多的方式，可以通过网络爬虫、第三方数据提供商、用户反馈等方式获取数据。

2. 数据预处理：机器学习需要使用结构化数据模型进行建模，因此，预处理的一个关键环节就是清洗数据，从数据中提取出必要的信息, 并将数据转化为适合进行分析的格式。这些准备工作包括数据去重、标准化、格式化等等。

3. 数据分析：在经过预处理后，就可以进入数据分析环节了，利用机器学习算法对数据进行分析和处理，以获得更加准确的结果。

4. 数据建模：数据建模是将训练集作为输入，训练好模型，并最终得到一个训练好的模型，用于后续的预测和决策。模型训练包括参数选择、模型设计、训练集和测试集的划分、模型的训练等过程。

5. 结果验证和优化：对于训练好的模型进行验证和优化，可以通过比较预测值和真实值之间的误差以及交叉验证等方法，对模型进行优化，提高模型的准确性。

四、机器学习计划中的注意事项

1. 数据安全性：在进行机器学习计划时，需要对数据的安全性进行充分考虑，同时需要遵守数据隐私保护法律法规。

2. 人工干预：在进行机器学习计划时，需要在一定程度上减少人工干预，提高计划的自动化程度，从而提高效率和准确性。

3. 数据质量：机器学习的结果跟数据的质量有着密切的关系。在进行机器学习计划时，应该重视数据的质量，优化数据质量，从而提高机器学习计划的效果。

5. 算法选择：在机器学习计划中，不同的算法适用于不同的任务，需要根据实际情况选择最适合的算法。

结语

机器学习计划是商业智能领域中的一个重要分支，可以利用机器学习算法分析海量数据，从而提高商业决策的准确性和速度。在进行机器学习计划时，需要注意数据安全和质量，减少人工干预，从而提高计划的自动化程度。同时还需要选择合适的算法，并通过数据分析和优化来加强模型的准确性和稳定性。

✹ 机器学习培训总结

正如俗话所说的幸福的家庭是相同的，不幸的家庭却是不同的， 8 月4 号港沟教委负责师干训工作的刘书记的父亲就病了，住进了医院，刘书记上午在进修学校开完会后就进了医院照顾父亲。我们港沟镇小组的培训学习也是如此，各有各的不同，一波三折。开始的时候我们一起到学校集中培训，可是学校微机室网络效果不好，一直也没有登录上去，还是教委刘书记积极主动的联系电脑，甚至把自己亲戚家的电脑都派上用场了。有在学校的，有在教委的，家中有电脑的就在家学习，并保持电话联系。这样保证了学习培训的前提条件，保证人人一台电脑，保证足够的上网时间。

我们小组一共是七个人，下面我简单的介绍以下情况。

刘坤 老师，担任初三语文课，并任班主任，初三自从8 月1 号后就开学了。但是她仍然学习和加班两不耽误。付树杰老师婚期来临，可是为了按时参加培训学习，很多结婚用品一直没有置办，惹得她对象很是不乐意，还以为付树杰老师有什么想法呢？为此两个人还闹了矛盾，幸亏我和刘传军老师去了她家及时的和她男朋友作了解释，好在乌云过后一片晴朗的天。她对象由原来的不理解变得特别支持她的学习了。另外胡士红老师李莹莹老师赵永青老师张连泉老师更是身兼数职，即要忙于函授学习，还要忙于教学辅助教师的说课考试上课的评委工作。至于我呢开始 我认为这无非又是一些走过场的东西，又会流于形式罢了，应付一下就可以了。后来觉得并非如此简单，领导及各部门及班主任老师和指导老师以及其他老师们都非常重视，每天都坚持发表文章评论，于是在客观条件下自己也开始转变认识和态度，把本次培训作为一件很重要的大事来对待。特别是听说我们泉韵班代表济南时，全国才1 万名教师才有资格参加培训时，自己作为一名中学教师，虽然是在假期，面临着假期读书笔记简笔画毛笔字的练习，还有学校的值班任务，家务、教育上小学的女儿，却也从未放松过在这方面的学习。幸好老公非常支持我的学习，主动承担了家务活还有孩子的暑假作业的督促，我非常感谢他，真的。一方面在时间上尽力争取多学习多看案例文章，另一方面态度上可以说非常认真。前几天我感冒了，在线学习的时间不长，但是我也及时把作业作完。随着学习的推进，自己对此事的认识也由被动的迫于环境，不得不学，转变为主观上主动的去学习，认为应该学。因为在培训和学习的过程中我的确感觉到受益非浅。现在我每天在电脑旁边的时间大大超过了八个小时，有时候感觉很累，我那天在QQ 曾经说比作家务还要累呢！不知道大家有没有同感。不过我很庆幸的是自己收获很大，我感觉到了我们泉韵班这个大家庭的温暖。

总结本次培训的优点如下：

1 、老师们的确是转变了学习的观念，知道了学习的重要性，只有通过培训才会促进自己的专业知识和理论水平。

2 、认识上和学习的自觉性上发生了改变，这也是本次网络培训的优越性，专家设计的程序，和排名，还有视频和全过各地的老师交流互动，很大程度上体现了网络培训的魅力所在，这种形式从参与的程度上可以看出受到广大老师的认可。

3 、培训内容丰富多彩，生动有趣的案例很多，老师们易于接受，从而也认同了培训的内容，只有老师从内心愿意接受培训才会达到最佳培训效果啊！就象学生只有感兴趣才会学习的。

4 、本次培训给老师们提供了展示自己的舞台，在不断的交流互动中涌现出许许多多优秀的文章，评论，特别是每天老师的文章和评论得到老师和专家的点评指导，及时的反馈信息。这样也培养了老师们的自信和成就感。

总结本次培训的缺点如下：

1 、由于网络的排名，致使出现了有些不尽如人意的地方，利用发表文章数来排名，这样既加大了指导老师的工作量，又可能使有些优秀的文章不能选出，。我看到课程简报中有很多文章也不是原创，而且也没什么可借鉴的地方。今后是不是可以规定作业文章数，让老师们发表少而精的文章，也许更能反映一线教师的真实情况。尽管我在网上分别从不同的心态来说明这种情况，只要老师有所收获就达到了我们这次培训的目的了。

2 、 培训学习的负面影响

由于新课程标准对教师提出了更高的要求， 所以相应的一些教师培训师干训校本培训也应运而生。 我不反对教师培训学习， 的确是能提高教师自身的专业和理论素养， 而关于教师培训也成了教育教学的热点。 可是随之也带来了一些负面影响。 我仅举几例：

1 、凡是培训要求教师有笔记反思，还要求具体次数字数，什么一万字的读书笔记，五千字的反思日记。

2 、在假期还要有简笔画、毛笔字钢笔字等等。

3 、平时的教学工作中，要培训写笔记备课辅导学生辅导记录，作业批改记录，教研活动记录等等都要以书面形式体现。其实有很多工作老师们在平时已经做了，只是没有以书面形式体现。以上这些不做不行吗？答案是不行，因为上面领导还有学校领导要检查，这也纳入平时的教学常规。由于以上这些我总感觉好象真正用于教学，用于研究的时间少了，有时候很难克服培训与“ 学” 与“ 工” 的矛盾。应付检查应付一些琐碎的事情多了。我们去杜郎口中学参观学习时，他们学校没有校本课程培训这一说，有的是老师的集体备课，钻研教材，精选题目。他们微机体育课根本不正常上，于是又有人说他们那里培养的学生高分低能。我在网上看到了一篇《谁来为老师减压》的文章，我把它转贴给大家看，文章中说有资料调查大部分老师心理压力很大，我也感觉的确如此。我从事教学11 年了，就在我们区经历了几次课堂教学模式的变革了，还有考试制度的变革，我怎么感觉越学习越迷茫了呢？时代不同了，随着经济的发展，我总感觉仅仅是从教师这方面来转变观念，效果微乎其微。教育是全人类的大计，更应该强调社会大环境来改变，大环境的变革才能促进教师教育观念的合理过度，包括考试制度，包括对教师的评价制度，包括家长和学生的观念都要转变。我想这样也许才能真正为老师减压吧！

3 、关注教师权益的内容少，唱高调的老师比较多，还没有反映出一线教师的心声。新课程新理念的提出对老师的要求又提高了一个水平，要求老师作到的太多了，可教育不是万能的啊！这个道理大家都知道吧！我在网上还有新闻中杂志中看到过很多关于教师体罚学生的例子，最后一定会说该老师受到了法律的制裁等等，老师体罚学生是不对的，可有多少是学生打了老师的，谁来负责呢？现在社会对老师这个职业也不是那么神圣了，也不象从前那样尊师重教了。我曾在山东教育上看到一篇文章道出了老师的心声：学生打了老师，谁来负责？谁来保障老师的合法权益？我这样说可能要遭到非议的，说我在唱反调，一定会有老师说这个学生怎么只和一个老师打架呢？还是这个老师无能啊！我听说过很多这样的例子，特别是一些中老年教师，身体已经不是很好，但是还在教学一线上，成绩倒数第一也是很觉得丢人的，学生和他们打架的确是让老师们很伤心的。我不否认刚才材料中讲得对待学生出现错误教师的误区，这些都很对，我在阐述的是，教师特别是教学一线的教师很难作到在教学生涯中不和一个学生发脾气，不伤害过一个学生自尊心，刚才看到过很多老师的宽容学生的错误，善待学生的错误，多给学生一个笑脸，都是积极阳光的一面。一辈子的教学中能作到吗？值得大家怀疑。这也是人们常说的：作一个好人不容易，可一辈子作个好人更不容易。那么我要说的是：作一个好老师不容易，一辈子作一个好老师更不容易。那么我们要作的是尽可能多的宽容善待我们的学生，尽可能多的多给学生一个阳光灿烂的笑脸，我们问心无愧，对得起我们的学生，对得起我们这份职业，让别人去说吧！

4 、培训的普及面不广，不适合对当今中国所有教师培训，一些比较落后的地区，没有电脑更没有上网的地方老师就不能接受新知识，就不能培训学习提高了，这样就会造成教师专业理论素养上的不均衡，教师之间的差距也会更大。建议今后专家组考虑到这种情况，可采用资料来学习。

本次网络远程培训的收获很大，效果也很好，这是有目共睹，一个不争的事实，但是我们也要一分为二的来看待这个问题。应该提出合理化的建议，以便今后更加适合我们教师的培训。

✹ 机器学习培训总结

机器学习计划

随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为了研究的热点领域之一。机器学习是一种利用大量数据和算法模型训练机器自动学习和优化的技术。这一技术的应用范围广泛，包括自然语言处理、图像识别、数据挖掘和预测分析等领域。机器学习计划旨在借助机器学习技术提高生产效率、升级产业结构和提升企业核心竞争力。

一、机器学习计划的意义

机器学习计划的实施对于跨行业的企业发展具有重要的意义。

首先，机器学习可以大幅提高生产效率。在传统的生产模式下，人工操作不可避免地会出现一些误差，而机器学习技术可以通过大量数据对生产过程中的各种问题进行深入分析，从而减少生产成本和提高生产效率。

其次，机器学习可以促进产业升级，改善生产过程。在数字化、精细化、智能化的趋势下，机器学习和大数据分析技术正在成为未来的产业趋势。行业领袖们必须意识到这种趋势，并决定是否发挥自己在该领域的力量，以提高自己的效率和利润。

最后，机器学习技术可以提高企业的核心竞争力。作为未来的产业发展趋势，通过机器学习技术开发出具有核心竞争力的软件和系统，可以提升整个行业的竞争力。因此，机器学习计划的实施对于提升企业的核心竞争力非常重要。

二、机器学习计划的实施方式

机器学习计划可以通过以下方式进行实施：

1.建立数据中心

数据是实施机器学习的基础。对企业来说，建立自己的数据中心是非常关键的。为此，企业需要建立高效的数据采集、处理和存储系统，以便建立大量的基础数据。建立高效的数据处理系统是实施机器学习计划的一大挑战。

2.培养机器学习人才

要成功实施机器学习计划，企业必须具备足够的机器学习专业人才。目前，机器学习的技能和专业知识对于很多企业来说还是比较陌生的。为此，企业必须积极支持机器学习人才的培养，以便他们能够掌握各种机器学习算法和技巧，参与到实施机器学习计划的过程中。

3.探索并选择合适的技术方案

机器学习技术的发展非常迅速。企业需要参与到技术的创新和探究过程中，寻找出适合企业自身的技术方案。无论是开源技术还是商用技术，企业必须根据自身的需求和实际情况进行选择和实施。

三、机器学习计划的应用案例

1.自然语言处理

自然语言处理（NLP）是机器学习技术的一个非常重要的应用。通过构建识别自然语言的模型，可以实现一些互联网、金融和医疗等领域的创新应用。比如，通过自然语言处理技术，能够构建出非常智能的交互机器人，实现自动客服等应用。

2.图像识别

图像识别技术是机器学习中的一个重要方向。通过构建各种识别算法和深度学习模型，可以实现高效而准确的图像识别。如在工业领域中，我们可以通过各种传感器设备实时采集图像数据，实现对产品质量的智能检测。

3.智能推荐算法

智能推荐算法是基于用户行为和历史学习的机器学习应用。基于对用户行为和历史数据的分析，可以对用户的兴趣进行推断和分析，从而实现更准确地商品推荐，提高销售效率。

四、总结

机器学习计划的实施对于企业的发展至关重要。通过建立数据中心、培养人才和选择合适的技术方案，企业可以实现高效的机器学习应用，提高生产效率和核心竞争力。未来，随着机器学习技术的不断进步，它将会在各个领域发挥越来越重要的作用。

✹ 机器学习培训总结

面临谷歌围棋人工智能程序，人类最终的智力自豪将会坍塌吗?人工智能围棋程序与欧洲围棋冠军的对战是人类前史上围棋人工智能第1次在相等竞赛中打败工作选手。深度的学习是现在人工智能范畴中最抢手的科目，人类在下棋时有一个前史，在长期竞赛后他们会犯错，可是机器不会，并且人类或许一年能玩1000局，可是机器一天就能玩，很多局，所以人工智能只需通过满足的练习就能打败所有的人类对手。

人工智能研究者面临这样的成果，当然欢喜，深度学习和强化学习等技能彻底能够用更广泛的范畴，比方最近很火的精准医治，咱们能够练习他们判别哪些医治计划对某个特定的人有用，或许风险的救援举动，比方火势大的当地需求熄灭火源，人进去的话或许会被烧伤，等一系列不确定要素风险，可是机器人的话就不怕这些风险了。

可是围棋究竟不仅仅是一项详细成果，就像10多年前的世界象棋相同，世界碧梨也会引发超出本范畴之外的评论，比及计算机能在围棋上秒杀人类的时分，围棋是不是就变成一种无聊的游戏，人类的智力成果便是不是就贬值了人工智能还将在其他层面上持续碾压人类吗?传统以为人工智能不或许完结的使命是否也将逐个打破每一个人类，人类最终是否会进入人工智能的年代?没人会知道答案，可是有一点毫无疑问人工智能一定会闯进咱们的日子，可是怎样掌握这把双刃剑就要靠科学家们。

✹ 机器学习培训总结

20xx年6月16日至20xx年6月21日为期六天的学习，和多位汽修行业专家的悉心传授，使我对技工院校汽车维修专业的教学工作有了更深的理解，同时学到了一些教学方法，更好的运用新的理念、新的方法到课堂实践中去，探索出更好的教法。通过六天的学习及企业现场考察与工作岗位实训，收获非常大，现将参加此次培训的学习内容与体会总结如下：

一、学习内容

1、开学典礼

任院长介绍了广州交通技师学院的办学史与教学、科研、管理等学院情况，并预祝本次师资培训班取得圆满成功。其次，对学习期间的学习任务和纪律要求做了说明。

2、汽车专业课堂教学设计方法训练

首先，由企业的雷老师详细介绍了职业教育课程理论，人才培养模式，课堂教学的组织与管理，以行动为导向的课堂设计及行为导向教学中的经典方法，他从汽修专业人才培养模式改革与实践、行动导向教学法等发面进行了详细的讲解。指出每一次教学要有明确的能力目标，必须选定训练学生能力的载体（学习性工作任务），围绕载体设计“能力的实训过程”（任务训练），整个训练过程要以学生为主体。选择行动导向的教学法，主要有任务教学法、项目教学法、基于项目的引导文教学法、角色扮演法、案例教学法、情景教学法、现代四阶段教学法、实验法等，做好教学过程设计，以实现技能、知识一体化，教、学、做一体化，将专业能力、方法能力、社会能力、个人能力集成于学生“能力的实训过程”中。

3、教材的选用、编制、教法

其次，广州交通技师学院蔡老师现场给我们介绍。首先他给我们讲到教材的开发应精简、适度教材应以实用，够用为度。任何一本教材都不可能面面俱到的，技校生上课应以实训教学为主的，理论部分没有进行太多的讲解。教材的开发及内容也应来自于实际工作岗位中的工作任务，内容贴近于实际工作和对任务的分解和整合，开发出实用型的典型工作任务，学生通过完成典型岗位工作任务来掌握技能。现在很多学生学了很多，但实用性的却很少，真正到企业的时候，却发现原来很多都不会。其次，教材应该以项目教学为引领，以工作任务为主线，以实践为导向，图文并茂，以图代文，技能训练以“连环画”照片方式编写，以连续照片的形式体现操作工艺步骤和过程，配以文字说明相关技术要求和标准。这个理念想法其实大家都一直在摸索的一个方向。以连续照片的形式，将整个拆装、清洗、检测的过程拍下来，穿插操作工艺及注意事项，制作成实训书。那么学生只要对着这本书，不需要老师的讲解、演示，相信学生也能很好的完成拆装的整个流程。这种教材编写的好处在于：一是教学过程中，实现了以学生为主体，教师为辅助。二是学生自主学习，培养了学生的综合能力和素质。三是上课学生不需要专业理论知识的支撑，可独立实施教学任务。降低了老师授课过中组织实训教学的难度，减轻的教师的负担，同时，也培养了学生自主学习的能力和思维能力。

最后，蔡老师给我们演示了一堂模拟课，简单的教法。有了好的教材，教学的方式方法不当，也难取到一定的成效。目前的理实一体化的教学方法很多，为提高学生的学习的积极性，激发学生的学习兴趣，通常将多种教学方法揉和在一起以促成教学目标的实现。如培训过程中蔡老师讲到的，采用任务驱动型教学方法和项目式教学方法相结合。以工作页（即实习项目）作为任务导入，将项目内容贯穿于整个教学过程中。教学过程中采用任务驱动型教学方法。学生根据工作页上的项目指引，确定具体的工作任务，接着分析任务、研讨完成工作任务的方法，进而制定具体的工作计划、确立具体的操作步骤，最后进行实施。教师则在具体的教学实施过程中适时运用讲授法、多媒体演示法、操作演示法、巡回指导法、讨论法引导学生进行学习。这样一来，学生就会学有所得。

4、广汽集团企业专家讲座，企业现场考察，进行典型工作岗位培训参加了广汽集团汽车生产培训基地，企业专家现场给我们介绍发动机生产车间的生产第一线，我看到企业引进了全球最先进的生产设备和工艺，拥有规模宏大的厂区、崭新的设备和技术、先进的生产线、完善的智能信息网络这一切已构成广汽集团的强大竞争力。专家介绍了整个生产经营过程和管理方式。在生产管理上，更精心营造人与人之间的和谐氛围，用心构筑最具人性化的工厂，充分发挥人与科技完美结合的优势，真正实现对科技的突破。

5、香港汽车维修行业对人才的培养模式香港汽车维修行业学子培养，独创的“理实一体化”教学模式。他们在整个教学环节中，理论和实践是交替进行，打破高校传统的纯理论教学。教师将理论知识融于实践教学中，让学生在学中练、练中学，在学练中理解理论知识、掌握技能。教师就在学生中间，完全打破了教师和学生的界限。学生以6-8人为一小组进行实训，通过教师讲解实训课题、实训注意事项、安全操作规程、需完成项目的进度等，那么，关键看学生的兴趣，由学生自主选择。这种科学的“理实一体化”教学模式，让学生真正实现了学以致用。在校学习时间可以让学生自主选择，考取了技能等级证就安排到企业实习，一年，一年半，两年等，使学生“上岗即上手”。那么学校也会定期选派学生去企业顶岗实习，实现了课堂教学与企业实际、校园文化与企业文化、专业教育与职业培训的有机结合，缩小学校和企业人才标准之间的差距。同时，在设备、技术优势上，学校还和企业实行资源共享，共同培养市场需求的技能型、实用型和现代型的高素质人才。不仅解决了企业招人难的问题，还解决了学生盲目就业的局势。可谓是一举多得，多方共赢。

二、体会与收获

当今社会竞争特别激烈，如果自己不提高，犹如逆水行舟不进则退，如今的职业教育发展迅猛，作为技工教育的一员都应有危机感和紧迫感。参加培训的目的就是希望能够更新知识，提升自己。学到同行比较有经验的教授、老师先进的教学理念与教学方法，能够把这些好的方法应用到实际教学中去，提高教研教改水平，为我学校汽修学子们更好学到更多的有用知识，提升他们的技能水平，同时也为今后的职教生涯中的专业技能和教学水平充电。

通过参加本次全国技工院校汽车维修专业师资培训班的学习，让自己学习到了一套真正实用的教学方法，同时也在与同行的交流中领略了很多值得我去学习和借鉴的实践教学经验。我将结合我学校的实际，把此次学习的体验、心得融入到具体的教学实践中去。虽然差距很大，但是我不会放弃，一步一步去改进，利用现有的设施设备，利用好场地，真正让学生在校能学有所成。同时，我也发现我自身上存在的不足，要多加改进。我也体会到对学生开展励志教育和养成教育的重要性和必要性。

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机器学习计划

随着人工智能技术的不断发展，机器学习技术已经成为了人工智能领域中最为重要的技术之一。机器学习可以让计算机自动地学习并不断优化自身的行为，从而实现自主决策与智能服务。因此，开展机器学习计划已经成为了各大企业和机构的必然选择。本文将以机器学习计划为主题，介绍机器学习计划在企业和机构中的主要作用和意义，并提出机器学习计划的建设原则和实施方案。

一、机器学习计划的意义

机器学习计划作为一个企业或机构的战略性计划，具有重要的战略意义和实际意义。从战略意义上看，机器学习计划能够帮助企业或机构把握新科技带来的机遇，实现业务转型升级，提高效率和盈利能力。从实际意义上看，机器学习计划能够帮助企业或机构利用数据资源提高服务质量和效率，量身定制个性化服务，提高用户满意度和忠诚度，获得市场竞争优势。

二、机器学习计划的建设原则

机器学习计划的建设需要根据企业或机构的特点和需求具体制定。但是，机器学习计划的建设应该遵循以下原则：

1、基于特定业务场景，针对目标用户和产品，进行定制化的机器学习算法研究。

2、合理分配人员资源，组建优秀的机器学习团队，并为团队提供必要的物质和知识支持。

3、结合实际业务需求，选择合适的机器学习平台和工具，构建系统和工具链，提高效率和可操作性。

4、保持与行业的密切联系，了解最前沿的机器学习技术和发展方向，及时调整机器学习计划和实践。

三、机器学习计划的实施方案

机器学习计划的实施方案也需根据企业或机构的具体需求来制定。具体方案可基于以下步骤：

1、确定业务场景：根据企业或机构的核心业务和实际需求，确定机器学习计划的业务场景和解决问题的重点。

2、开展数据采集和清洗：根据业务场景，开展数据采集和清洗工作，并建立数据预处理模型，为后续的机器学习算法提供数据支持。

3、选择机器学习算法：根据业务场景和数据特点，选择适合的机器学习算法，并进行样本训练和模型拟合，得出最优的机器学习模型。

4、测试和评估：对机器学习模型进行测试和评估，确定模型的性能和效果。

5、部署和应用：将机器学习模型部署到实际业务中，实现智能化服务，不断优化和完善。

四、机器学习计划的实践案例

机器学习计划的实践案例非常丰富。以阿里巴巴为例，阿里巴巴利用机器学习技术，开展了从数据到计算、平台到应用等方面的全面布局。阿里巴巴通过构建大数据分析平台和和云计算平台，支持各个业务场景的机器学习应用。截至2021年，阿里巴巴的深度学习技术已经应用到包括搜索、推荐、广告、大赛等多个业务场景，并取得了显著的效果。另外，各大银行、保险公司、物流企业等也在积极开展机器学习计划，尝试利用机器学习技术实现业务数据的深度挖掘和分析，提高风险控制和服务质量。

总之，机器学习计划已经成为提高企业和机构服务质量、效率和竞争力的重要战略。企业和机构应该遵循机器学习计划的建设原则和实施方案，不断优化和完善机器学习计划，在新的科技和市场环境下不断前行。

✹ 机器学习培训总结

1 决策树算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

1.1 决策树的工作原理

决策树一般都是自上而下的来生成的。

选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。

从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：

1) 通过该节点的记录数；

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；

3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

1.2 ID3算法

1.2.1 概念提取算法CLS

1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；

2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn；

3) 对任一个Ci递归。

1.2.2 ID3算法

1) 随机选择C的一个子集W (窗口)；

2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；

3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)；

4) 组合W与已发现的意外，形成新的W；

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5) 重复2)到4)，直到无例外为止。

启发式标准：

只跟本身与其子树有关，采取信息理论用熵来量度。

熵是选择事件时选择自由度的量度，其计算方法为：P=freq(Cj,S)/|S|；INFO(S)=-SUM(P*LOG(P))；SUM函数是求j从1到n的和。Gain(X)=Info(X)-Infox(X)；Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X)；

为保证生成的决策树最小，ID3算法在生成子树时，选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的特征来生成子树。

ID3算法对数据的要求：

1) 所有属性必须为离散量；

2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；

3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。

1.3 C4.5算法

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

3) 能够完成对连续属性的离散化处理；

4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：

产生的分类规则易于理解，准确率较高。

C4.5算法有如下缺点：

在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

分类决策树算法：

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。

分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。

决策树的各部分是：

根：学习的事例集；

枝：分类的判定条件；

叶：分好的各个类。

1.3.1 C4.5对ID3算法的改进

1) 熵的改进，加上了子树的信息。

Split_Infox(X)= -SUM( (|T|/|Ti|)*LOG(|Ti|/|T|))；

Gain ratio(X)= Gain(X)/Split_Infox(X);

2) 在输入数据上的改进

① 因素属性的值可以是连续量，C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进行处理，但结论属性的值必须是离散值。

② 训练例的因素属性值可以是不确定的，以?表示，但结论必须是确定的。

3) 对已生成的决策树进行裁剪，减小生成树的规模。

2 The k-means algorithm（k平均算法）

k-means algorithm是一个聚类算法，把n个对象根据它们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。

k平均聚类发明于1956年，该算法最常见的形式是采用被称为劳埃德算法(Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算法首先把输入点分成k个初始化分组，可以是随机的或者使用一些启发式数据。然后计算每组的中心点，根据中心点的位臵把对象分到离它最近的中心，重新确定分组。继续重复不断地计算中心并重新分组，直到收敛，即对象不再改变分组（中心点位臵不再改变）。

劳埃德算法和k平均通常是紧密联系的，但是在实际应用中，劳埃德算法是解决k平均问题的启发式法则，对于某些起始点和重心的组合，劳埃德算法可能实际上收敛于错误的结果。（上面函数中存在的不同的最优解）

虽然存在变异，但是劳埃德算法仍旧保持流行，因为它在实际中收敛非常快。实际上，观察发现迭代次数远远少于点的数量。然而最近，David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出存在特定的点集使得k平均算法花费超多项式时间达到收敛。

近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。

从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。

k平均算法的一个缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。

3 SVM（支持向量机）

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

支持向量机属于一般化线性分类器。它们也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。

在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），也就是将隐藏变量像能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值；另外一步是最大化（M），也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算，这个过程不断交替进行。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法，但是进展很快，已经被广泛应用在各个领域之中。

SVM的主要思想可以概括为两点：(1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

在学习这种方法时，首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点，这就要从线性可分的最简单情况讨论起，在没有弄懂其原理之前，不要急于学习线性不可分等较复杂的情况，支持向量机在设计时，需要用到条件极值问题的求解，因此需用拉格朗日乘子理论，但对多数人来说，以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式，但在此要用到以不等式作为必须满足的条件，此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

有很多个分类器(超平面）可以把数据分开，但是只有一个能够达到最大分割。

我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点并不需要是中的点，而可以是任意(统计学符号)中或者 (计算机科学符号) 的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开，通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求，但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。

设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。

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数据挖掘机器学习总结

✹ 机器学习培训总结

第一，要把文化课学好，做一个素质全面的优秀学生。

大多数学艺术的学生文化课本来就不好，学了艺术又容易走入考艺术不需要多少文化分数的认识误区。基于这几年的经验教训，我提醒大家一定要切实重视文化课的学习。这里有两个原因：一是专业学习中的许多项目你的文化课学得越棒，书读得越多，学起来越容易上路，学得就越优秀。其实播音主持专业对学生的最基本的素质要求，就有思维判断能力，反映能力和口语表达能力。需要指出的是这里的"口语"绝不是我们通常意义的"摆龙门阵"，而是经过提炼的比较精美的口语。而这些方面，学生的文化课学得越棒，书读得越多，学得就越优秀。教过一些学生有的普通话素质挺高，有的舞台感觉很棒，平时闲聊八面威风，但一到即兴说话时就有些迟钝。究其原因就是书读得太少。其实，央视的`许多播音员、主持人上大学时文化课是本省状元。

那么，作为艺术生应怎样学习文化课呢?依我看，有两点特别重要：一是广闻博识，日积月累，广泛地占有材料和信息。这要下功夫，下常功夫。二是思索。对知识的思考，对各类信息的思考。

第二，舞台感觉，艺术气质的挖掘和培养。

有人习惯上认为学播音主持的学生应该很帅，很漂亮。其实，播音员不是演员，对播音员的要求就是端庄，大方，周正。我想播音员主持人应该像大众情人吧，应该有人见人爱的艺术气质。我想我们的学生更重要的也应该是舞台感觉和艺术气质。在大庭广众面前不拘谨，大方;放松，微笑，有亲和力。这对于这个专业来说非常重要，对于我们这些农村中学的孩子更为重要。

不卑不亢，面对老师、考官，大众、镜头，要养成有礼，亲切、微笑;要自然、放松。我们在训练的时候，我一面给学生讲，我们农村学生学这个专业将来要面对大城市的专家教授的评判，我们有天生的劣势，我们接触这样的场面的机会太少了，可能我们会产生一种叫做卑怯的东西。其实，大城市怎么了?就是大了点吧。城市再大，周围再陌生，你鞋底下的那方寸你要站住了。我的地盘我做主，平静下来，按自己的设计为你面前的老师、考官、大众做好节目。另一方面，我们把训练的许多作业，让学生以节目的形式去做，来汇报。有时我们还特意到操场、街道等公共场合去训练。这有力的磨练、提高了同学们的艺术感觉和气质。

同时，我们还特别注意根据不同学生的气质特点安排他们分别偏向播音和主持两个不同的方向发展，既督促他们反向训练，不断弥补自己的短板，又让他们在不同的方面发展特长。

在这里，我还想向大家推荐世博会训练礼仪的方法练习姿态：头顶书本，口衔筷子，腿夹书本。坚持强化训练，定有效果。

第三，嗓音和普通话的练习。

关于嗓音，如果男生嗓音天生能浑厚有磁性，女生能甜美悦耳的话，那当然很好。如果不理想，只要不是很差，就能坚持科学的训练，就可以解决问题。

关于普通话，一是消除方言腔调，二最重要的是坚持一直用普通话说话交流。否则，第一条实现不了，普通话也说不溜。

下面说一说常见的几个训练项目应注意的问题

文学作品的朗读：第一步可以模仿你喜欢的名家，模仿他的发声用气，他的姿态动作，体味学习他的表情达意。第二步，应该尽可能挑选一些自己熟悉、喜欢而又适合自己声音特点的稿件(尽量别选名家名篇)练习。

首先理解全文的思想情感、文章结构、写作手法等，接着逐句、逐字的反复推敲，这样表达时既会有段落、部分的层次感，又要有全篇的整体感。在理解感受作品的同时，往往伴随着丰富的想象，这样才能使作品的内容在自己的心中、眼前活动起来，就好象亲眼看到、亲身经历一样。最后应该是熟练、熟背稿件，你此时可以试着录下相，录下音。最后是反复听、看自己的录像，录音，反复推敲、改进，做到精益求精。

新闻播报：第一步是看、听。收听、收看著名播音员的新闻播音，去感受、体味新闻播音的语速、语调、节奏和姿态。第二步当然是模仿了。模仿名篇名段，从中更切实体会新闻播音的感觉。练习中不断对照名家名段找差距。

新闻播报练习中还有停连的问题，节奏的问题，偷气补气的问题。还有一种说法叫"感而不入"。就是说，要有真切的感受，但不要陷进去，否则将会影响到对稿件的整体把握。这些都应该好好把握。

一般的新闻句子从始至终是渐弱的调子。如果气息调节不好，会收不好尾。

即兴评述：即兴评述其实就是让学生短时间内作一篇口头作文。

这项测试虽然要求是即兴的，但根本的素质却是平时学习的结果。平时读书看报积累多，对热点焦点问题有一定的思考，这是即兴评述要求的最重要素质。

再说说"即兴"。现场拿到一个题目后，要明确要旨，确定核心材料，列清提纲。特别要注意把你觉得应该讲的内容分成几个"大段"，并排好一定的次序，。记忆时，你只需记住这些"大段"，切忌把想说的逐句逐字在脑中过一幕，一是时间不允许，二是进场后可能因紧张而忘记所准备的，于是叙述就易杂乱无章，从而影响实际效果。

模拟主持：和前面的即兴说话相比，这里重点应该放在"主持"上，运用口语流畅地表达出想述说的内容。再就是说好主持的开头语、结束语、中间的衔接语。要声情并茂，要对气氛的引导、烘托能力等。这项训练模仿更为重要，当然作为我们初学者做小节目即可。利用一切机会校内校外的，实战演练;创造更多机会，比如我们把训练的许多作业，让学生以节目的形式去做，让学生在实战中成长。

说了这么多，其实我们这种专业的教学最容易做的工作只是"锦上添花"，很难做"雪中送炭"的好事。假如学生自身的身材、相貌、嗓音好，再聪明些，我们教学也好像有点金术似的。但事实恰恰是我们面对的不是十全十美的人。所以，为了学生的美好明天我们要不断学习，不断努力，尽心智，洒汗水。

✹ 机器学习培训总结

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