以下是看完该课程后，我的个人感悟，供大伙一起学习交流：
AI算法：人工智能和计算智能的区别也存在一些差异。
1.计算智能(Computational Intelligence，CI)是在自然界(生物界)规律的启发下，按照其规律设计出解决问题的算法。物理、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学的现象和规律都可以成为计算智能算法的基础和思想的来源。就关系而言，计算智能属于人工智能(Artificial
Intelligence, AI)分支。
计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算、演化计算三个方面。典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法、模糊计算中的模糊逻辑、进化计算中的遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、 Memetic算法、单点搜索技术，例如模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
3、以上这些计算智能算法有一个共同的特点，就是通过模仿人类智能的某一方面(某一方面)达到模拟人的智能，实现将生物智慧、自然界的规律用计算机程序编程，设计最优化算法的目的。这几个不同的研究领域各有自己的特点，尽管它们有模仿人类和其它生物智能的共性，但在具体的研究方法上存在一些差异。比如：人工神经网络
仿效人类大脑生理结构和信息加工过程；模糊逻辑(模糊系统)
仿效人类语言和思想中模糊的概念，模仿人类智慧；进化计算
仿效生物进化过程和群体智能过程，模仿自然智慧。
4、在现阶段，计算智能的发展也面临着严峻的挑战，其中一个重要原因就是计算智能目前缺乏坚实的数学基础，无法像物理、化学、天文等学科那样灵活地使用数学工具来解决它们各自的计算问题。尽管神经网络有着较为完善的理论基础，但进化计算等重要计算智能技术仍缺乏完善的数学基础。对计算智能算法的稳定性和收敛性进行了分析和证明。用数值试验方法和具体的应用手段验证了计算智能算法的有效性和高效性是研究计算智能算法的重要方法。
