AI背景下五年制高職PYTHON語言教學(xué)內(nèi)容初探 論文

AI背景下五年制高職Python語言教學(xué)內(nèi)容初探摘要：人工智能技術(shù)已經(jīng)進(jìn)行得如火如荼，在一些大學(xué)和重點(diǎn)高中都有相應(yīng)的學(xué)習(xí)教材和內(nèi)容，但目前，還沒有五年制高職院校用計(jì)算機(jī)語言進(jìn)行人工智能算法學(xué)習(xí)的教材和內(nèi)容，本文就五年制高職學(xué)生用Python語言來描述AI算法的內(nèi)容進(jìn)行了探討性研究。首先就AI、五年制高職和Python語言的特點(diǎn)進(jìn)行了簡介。然后就AI背景下五年制高職Python語言教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了分析，提出適合五年制高職學(xué)生學(xué)習(xí)AI算法的Python語言描述的一些例子。最后總結(jié)，為以后在五年制高職學(xué)生中開展AI算法教學(xué)提供理論指導(dǎo)和為編寫適合五年制高職Python語言描述AI算法方面的教材提供理論指導(dǎo)。關(guān)鍵字：人工智能；五年制高職；計(jì)算機(jī)語言；算法1.AI背景下五年制高職Python語言教學(xué)概念介紹AI即ArtificialIntelligence的簡寫，中文翻譯為人工智能，是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支。她從20世紀(jì)50年代提出以來，經(jīng)歷了六個(gè)發(fā)展階段，目前已經(jīng)相對成熟，在一些領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如，圖形圖像的識別、語音信號的識別等方面，已經(jīng)產(chǎn)生了許多成功的例子，如ALPHAGO深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)打敗了圍棋世界冠軍。當(dāng)前世界，人工智能技術(shù)正在如火如荼的進(jìn)行中。在一些大學(xué)和重點(diǎn)高中都有相應(yīng)的學(xué)習(xí)教材和內(nèi)容，但目前，還沒有五年制高職院校用計(jì)算機(jī)語言進(jìn)行人工智能算法學(xué)習(xí)的教材和內(nèi)容。五年制高職教育是主要針對初中畢業(yè)的學(xué)生，五年一貫制培養(yǎng)的，融高職與中職于一體的職業(yè)教育。目前五年制高職教育的學(xué)生現(xiàn)狀是大多數(shù)考不上高中的學(xué)生，來念職校，導(dǎo)致職校的生源素質(zhì)比高中的生源素質(zhì)要差，而學(xué)習(xí)AI背景下Python語言學(xué)習(xí)是一個(gè)難度較大的課程，因而對教師和學(xué)生都是一個(gè)挑戰(zhàn)。Python語言是一門計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。她已經(jīng)問世20多年了，是一個(gè)簡單、易讀、易記是其特點(diǎn)，而且是開源的，可以免費(fèi)的自由使用。Python語言可以類似英語語法的編寫程序，編程起來不費(fèi)力。因此我們可以輕松的使用Python語言。目前有Python2.X和Python3.X兩個(gè)版本。本文以Python3.X版本為例。Python語言的學(xué)習(xí)，是五年制高職學(xué)生在有一定的計(jì)算機(jī)編程語言基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)的一門編程語言。學(xué)生一般已經(jīng)學(xué)習(xí)了C/C++或JAVA語言。Python語言提供了大量的人工智能的算法庫，如NUMPY、PANDAS、SCIPY、MATPLOTLIB、SKLEARN。因此將PYTHON語言引入五年制高職學(xué)生人工智能的學(xué)習(xí)中勢在必行。2.AI背景下五年制高職Python語言教學(xué)內(nèi)容2.1Python語言基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。讓學(xué)生了解什么是Python語言，為什么要學(xué)習(xí)Python語言，以及Python的安裝、Python解釋器、Python腳本文件、NumPy、Matplotlib等等。學(xué)生通過本部分的學(xué)習(xí)可以掌握Python語言基本知識，常用的庫、函數(shù)、對象及方法等。讓學(xué)生對Python編程有一個(gè)簡單的掌握。2.2用Python語言來編寫一些簡單的人工智能算法。人工智能算法的學(xué)習(xí)包括感知機(jī)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法及誤差反向傳播算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和深度學(xué)習(xí)算法。下面具體講一下五年制高職學(xué)生學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)的這六類人工智能算法。2.2.1用Python語言學(xué)習(xí)和編寫感知機(jī)算法感知機(jī)是由美國學(xué)者FrankRosenblatt提出來的。感知機(jī)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度學(xué)習(xí)）的起源算法。感知機(jī)的構(gòu)造是學(xué)習(xí)通向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的一種重要思想。對于五年制高職學(xué)生首先要搞懂感知機(jī)的概念，它是什么？它的目的是用來干什么的?。咳缓髮W(xué)習(xí)簡單的邏輯電路，知道為什么提出感知機(jī)，這是一個(gè)重點(diǎn)。感知機(jī)的Python實(shí)現(xiàn)，如何在感知機(jī)中導(dǎo)入權(quán)重和偏置。然后我們可以用權(quán)重和偏執(zhí)來實(shí)現(xiàn)與門的感知機(jī)，然后實(shí)現(xiàn)與或門和或門的感知機(jī)。然后我們提出感知機(jī)的局限性，在異或門上無法實(shí)現(xiàn)，因而產(chǎn)生多層感知機(jī)，用感知機(jī)組合的方式來實(shí)現(xiàn)異或門，由此聯(lián)系以后所講到的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上就是簡單的多層感知機(jī)。這部分是人工智能學(xué)習(xí)算法的入門，而且難度不太大，我們需要五年制高職學(xué)生編程實(shí)現(xiàn)異或門，了解權(quán)重和偏置的推導(dǎo)，為以后的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。2.2.2用Python語言來學(xué)習(xí)和編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和感知機(jī)有許多共同點(diǎn)。為了向五年制高職學(xué)生將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講述清楚，我們可以采用圖來表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖1，最左邊的一列稱為輸入層，最右邊的一列稱為輸出層，中間一列稱為中間層，也稱為隱藏層。隱藏層的神經(jīng)元（和輸入層、輸出層不同）肉眼看不見。為了便于用Python語言來實(shí)現(xiàn)，我們把從輸入層到輸出層分別記為第0層，第1層，第2層等等。輸入層輸入層中間層輸出層圖1然后和學(xué)生講解激活函數(shù)，以sigmoid函數(shù)為例，講解激活函數(shù)在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的重要性。最后我們以一個(gè)例子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類——語音信號特征分類，讓學(xué)生用python語言來實(shí)現(xiàn)。這里涉及到前沿的語音信號處理算法，對五年制高職學(xué)生來說，有一定的難度，老師講算法的思路講解給學(xué)生聽懂，并且將事先的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，發(fā)給學(xué)生，學(xué)生只要完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的編寫就可以了，對五年制高職學(xué)生來書是可以用Python語言來嘗試一下的。最后可以讓學(xué)生用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類語音特征信號測試數(shù)據(jù)，來測試一下結(jié)果。學(xué)會(huì)從結(jié)果中可以看到，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音信號分類算法具有較高的準(zhǔn)確性，能夠準(zhǔn)備識別出語音信號的所屬分類。2.2.2用Python語言來學(xué)習(xí)和編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，是理解AI的一個(gè)重點(diǎn)，這里所說的“學(xué)習(xí)”是指從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲取最優(yōu)權(quán)重參數(shù)的過程。為了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)講清楚，我們首先要想學(xué)生把損失函數(shù)這個(gè)概念講解清楚。學(xué)習(xí)的目的就是以損失函數(shù)為基準(zhǔn)，找出能使它的值達(dá)到最小的權(quán)重參數(shù)。我們以識別MNIST手寫數(shù)字圖像集為例，和學(xué)生講解如何采用梯度法找出損失函數(shù)，然后用Python來編寫相應(yīng)的程序?qū)崿F(xiàn)，重點(diǎn)要給學(xué)生把學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)將清楚，這是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制，由已知的推測未知的數(shù)據(jù)。我們只要求學(xué)生明白損失函數(shù)設(shè)定的目的。學(xué)生可以調(diào)用現(xiàn)成的損失函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)分為四步，每一步都有一定的深度，需要一定的數(shù)學(xué)理解能力，這對五年制高職學(xué)生來說是一個(gè)挑戰(zhàn)。2.2.3用Python語言來學(xué)習(xí)和編寫誤差反向傳播算法。AI的學(xué)習(xí)是一環(huán)套一環(huán)的，每一新內(nèi)容的出現(xiàn)，都是為了解決以前所遺留下來的問題的。誤差反向傳播算法的出現(xiàn)就是為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法計(jì)算上比較費(fèi)時(shí)的問題。通過數(shù)學(xué)式或者計(jì)算圖可以解決很多計(jì)算上復(fù)雜的問題。讓學(xué)生了解反向傳播的算法后，進(jìn)行簡單層的實(shí)現(xiàn)，激活函數(shù)的實(shí)現(xiàn)這些都是有益的。最后可以講解依稀Affine/softmax層的實(shí)現(xiàn)，以及Softmax-with-loss層，這些層在人工智能的學(xué)習(xí)中看似無用，其實(shí)用途很大，它們都是為最終輸出做準(zhǔn)備的。學(xué)生學(xué)完這些就可以了使用層進(jìn)行模塊化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以自由組裝層，輕松構(gòu)建出自己喜歡的網(wǎng)絡(luò)了。2.2.3用Python語言來學(xué)習(xí)和編寫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和深度學(xué)習(xí)算法。人工智能技術(shù)之所以發(fā)展到今天的規(guī)模，主要得益于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)現(xiàn)以及深度學(xué)習(xí)算法的興起。但是這一部分對于五年制高職學(xué)生的學(xué)習(xí)是一個(gè)難度，對算法的理解程度要求較高，運(yùn)用Python語言來實(shí)現(xiàn)同樣難度較大。但是只有掌握著這部分的內(nèi)容，才能夠正真的對人工智能有一點(diǎn)了解。這部分具體內(nèi)容，不在贅述。重點(diǎn)講解例子。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是人工智能發(fā)展中關(guān)鍵的一步，如何讓學(xué)生理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，及其選擇恰當(dāng)?shù)睦?，在目前學(xué)?，F(xiàn)有的硬件設(shè)備中，進(jìn)行仿真演示和調(diào)參設(shè)置，是AI背景下五年制高職Python語言教學(xué)的一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)。在講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論后，就是用Python編寫簡單的小例子了，采集人臉圖像，用OPENCV人臉級聯(lián)分類器得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，加入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器，對濾波器進(jìn)行調(diào)參，得到結(jié)果圖像。讓學(xué)生編寫這樣的程序。測試不同的調(diào)參結(jié)果。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)得到了很好的運(yùn)用，實(shí)際上是多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用。這個(gè)對于五年制高職學(xué)生由于電腦性能的限制，計(jì)算量很大，就不作要求了。3.總結(jié)和展望對于五年制高職學(xué)生學(xué)習(xí)AI知識包括感知機(jī)的學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、誤差反向傳播法、與學(xué)習(xí)相關(guān)的技巧、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。他們的數(shù)學(xué)知識相對的比較薄弱，對于這些數(shù)學(xué)知識，不要講解推導(dǎo)過程和原理，重點(diǎn)講解概念，這些數(shù)學(xué)知識能夠達(dá)到的結(jié)果，要鼓勵(lì)學(xué)生在解決實(shí)際的問題的過程中，直接調(diào)用Python提供的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。這樣針對具體的問題，學(xué)生只要調(diào)整參數(shù)，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，得出最優(yōu)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以了。對于五年制高職的學(xué)生來學(xué)習(xí)Python語言來編寫AI算法是有一定的難度的。但是我們不能因?yàn)殡y，就不學(xué)，我們應(yīng)該貼船下篙，像陶行知那樣做一個(gè)“癡人”，熱衷于專業(yè)學(xué)習(xí)與研究，從五年制高職的學(xué)生實(shí)際出發(fā)，將一些稍微淺顯的算法，重點(diǎn)是讓學(xué)生掌握AI算法的內(nèi)涵，讓學(xué)生具有一定的學(xué)習(xí)AI算法的能力，培養(yǎng)學(xué)生一定的編程的能力。讓他們更好的適應(yīng)將來的工作崗位。本文的目的也是為以后在五年制高職學(xué)生中開展AI算