5.1人工智能的产生与发展 教学设计(表格式)-高中信息技术浙教版(2019)必修1

资源下载
  1. 二一教育资源

5.1人工智能的产生与发展 教学设计(表格式)-高中信息技术浙教版(2019)必修1

资源简介

教学设计
课程基本信息
学科 信息技术 年级 高一 学期 春季
课题 5.1人工智能的产生与发展
教科书 书 名:信息技术必修1 数据与计算教材 出版社:浙江教育出版社
教学目标
1. 能结合实例分析典型案例是否应用了人工智能。 2. 能针对典型智能系统分析其主要采用的人工智能方法。 3. 知道人工智能技术的发展历程,产生进一步学习人工智能的兴趣。 4. 观察生活中人工智能应用案例,结合人工智能的概念,辩证地分析人工智能的特点。 5. 通过软件平台,体验人工智能的应用:用神经网络解决分类问题。 核心素养落实: 信息意识:学生能感知人工智能技术,主动关注人工智能发展的新动向和新趋势。 计算思维:能理解并区分人工智能的分类。 信息社会责任:能根据网络文章发表自己的观点,能从不同的角度去辨证看待人工智能技,形成理性判断
教学重难点
教学重点: 理解人工智能的概念。 教学难点: 针对典型智能系统分析其主要采用的人工智能方法
教学过程
(一)训练手写数字识别软件 通过训练手写识别软件的过程,让学生体会深度学习的过程和特点。 1. 演示该软件的使用方法、学习方式 2.分析问题“学习后能识别,但为什么准确率不高?” (1)方法1:将每个数字的不同形态都学习一遍 (2)方法2: 借助MNIST数据集进行 3. 将某个数字的各种形态都学习一遍后,再次观察识别效果 4. 使用MNIST数据集进行训练,并再次测试软件的识别效果 (二)人工智能的概念 1. 什么是人工智能? 人工智能(Artificial Intelligence)是指以机器(计算机)为载体,模仿、延伸和扩展人类智能,其与人类或其他动物所呈现的生物智能有着重要区别。 人类智能指的是听、说、读、写、推理等 3. 刚刚的手写识别软件是人工智能吗? 是。他模仿了人类“写”的能力 4. 我们身边还有哪些人工智能的应用? 人脸识别、语音转文字、同声翻译、小冰写诗、智能诊断系统、扫地机器人等 (三)剖析手写识别软件的实现原理 手写识别软件,不需要告诉他数字长什么样,通过大量的图片让他去学习,当他看了很多图片之后,就具备了区分 0- 9 的能力。它是如何进行学习的? 1. 通过体验Tensorflow Playground 平台,了解神经网络结构。 (1)选择“训练数据”中的第一类数据,尝试不同的输入特征,观察输出结果的不同。 (2)尝试修改神经网络结构,从而区分“训练数据”中的第二类数据。 2. 总结归纳神经网络解决问题的一些特点: (1)选择合适的输入特征,我们的输出结果会更准确。 (2)对于复杂的问题 ,可修改隐藏层的层数以及每一层的节点数量 3. 多层神经网络基本介绍 每一层中有若干神经元,前后相邻层中的神经元彼此联结。一旦给定海量数据,就可以学习神经元之间的链接权重。 神经元与神经元之间的链接权重会在持续重复的刺激下增加。可将神经网络中神经元之间的链接理解为一种“记忆"'即针对数据中所蕴含的知识而言,神经网络”记忆”了这种知识的模式。 4. 分析手写识别软件的神经网络结构 5. 深度学习基本介绍 结合手写数字识别的原理,说明深度学习的特点。 6. 拓展:人脸识别的实现 很多人脸识别系统往往借助了现成的模型,不需要自己重头开始训练。 7. 升华:利用人工智能模型,创造实际应用 (1)利用已经完成的模型,可以快速迁移,创造很多的实际应用,比如用于罪犯抓捕。比如“AI助力,让爱回家的” 活动,通过人脸识别,帮助失散家人找到回家的路。 (2)可以借助百度AI等开发平台,快速开发人工智能应用。 (四)剖析扫地机器人 1.分析扫地机器人获得智能的方式。 2. 强化学习的基本介绍 结合扫地机器人学习的方式说明强化学习的特点 (五)剖析医学专家系统MYCIN 1.分析医学专家系统MYCIN如何习得病情诊断的能力 2.分析该专家系统实现智能的两个关键因素: (1)知识库 (2)推理引擎 (六)分析实现智能的3种方式 1. 请同学阅读教材,了解符号主义、联结主义、行为主义的特点, 2. 分析刚刚3个案例与符号主义、联结主义、行为主义的对应关系。 (七)梳理人工智能的发展历程 1. 学生阅读教材相关内容,了解人工智能的发展历程,并思考以下问题: (1)人工智能诞生的基础是什么? (2)图灵测试有何不足? (3)符号主义实现的人工智能有何不足之处? (4)神经网络很早便出现了,为何现在才迎来深度学习的高潮? 2. 介绍图灵机模型的提出以及计算机的诞生 3. 分析图灵测试的不足及意义 不足: (1)智能局限于“语言” (2)只是依据结果得出,没有真正的从过程中得出 意义: 为人类研究智能机器提供了研究的方向。 4. 梳理人工智能的发展历程,分析符号主义的局限性及深度学习的特点 5. 通过medGPT视频说明:现如今的人工智能产品可能是由多种人工智能的方法融合实现的。 (八)人工智能学科结构介绍 介绍人工智能学科结构,让同学们对人工智能学科有更深的认识,激发学习激情。 (九)小结 (十)课后思考 我们学习人工智能的发展历程不仅是为了了解历史,正重要的是从发展历程中感受人工智能发展的规律,初步学会去预见、拥抱人工智能的未来。 1. 现阶段人工智能的发展还面临哪些困难? 2. 人工智能又将走向哪里? 3. 未来会有“奇点” 到来吗?

展开更多......

收起↑

资源预览