新一代信息技術(shù)教案 第2章 走進人工智能

教案首頁課題名稱第2章走進人工智能（2）——2.3課次4授課類型理論□實踐□理實一體□其他學時2授課日期授課班級授課地點教學目的與要求知識目標：1.了解人工智能的關(guān)鍵技術(shù)。能力目標：1.能簡單描述人工智能的七個關(guān)鍵技術(shù)。素質(zhì)目標：1.了解倫理道德準則，規(guī)范日常信息行為；2.了解相關(guān)法律法規(guī)并自覺遵守；3.具備信息安全意識和相關(guān)防護能力。課程思政目標：增強民族自豪感，學習大國工匠精神，樹立科技報國思想。教學重點人工智能的關(guān)鍵技術(shù)教學難點人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習教學方法與手段教學方法：課件講解、舉例說明、對比分析、啟發(fā)引導學生學法：預習—聽講---討論---復習—自學擴展設(shè)計意圖：激發(fā)學生學習興趣、提高課堂學習效率教學資源：課件、視頻資料課程思政要素要點通過對人工智能關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用的實例例舉，如昆明恐怖襲擊事件指紋比對抓獲罪犯，讓學生感受科技的力量，和我們?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)的實際應(yīng)用和發(fā)展，增強學生的民族自豪感，樹立學生科技報國志向。課外作業(yè)查閱人工智能相關(guān)資料教學反思對于人工智能關(guān)鍵技術(shù)的介紹，盡量用淺顯易懂的實例來說明便于學生理解。教案紙第2章走進人工智能（2）——2.3一、整體設(shè)計1.復習引入（10分鐘）2.新知識講解（80分鐘）人工智能的關(guān)鍵技術(shù)3.總結(jié)與布置作業(yè)（10分鐘）二、復習引入1.上節(jié)課內(nèi)容回顧：上節(jié)課我們學習了人工智能的概念和發(fā)展歷史的相關(guān)內(nèi)容。2.新課引入：人工智能包括機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、機器視覺、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習、生物識別等七個關(guān)鍵技術(shù)。三、新知識講解2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)2.3.1機器學習1.什么是機器學習機器學習與人類思考的經(jīng)驗過程類似的，不過它能考慮更多的情況，執(zhí)行更加復雜的計算。事實上，機器學習的一個主要目的就是把人類思路歸納經(jīng)驗的過程轉(zhuǎn)化為計算機通過對數(shù)據(jù)的處理計算得出模型的過程。經(jīng)過計算機得出的模型能夠以近似于人的方式解決很多靈活復雜的問題。機器學習是一門涉及諸多領(lǐng)域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能。重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機器學習是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，并利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。2.機器學習系統(tǒng)的基本模型3.機器學習應(yīng)用金融商務(wù)智能交通機器人游戲2.1.2知識圖譜知識圖譜（KnowledgeGraph/Vault）（Google，2012年5月16日），又稱科學知識圖譜，是顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列不同的圖形，即用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，并挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。知識圖譜是一種互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的知識表示方法。目的是為了提高搜索引擎的能力，改善用戶的搜索質(zhì)量以及搜索體驗。隨著人工智能的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用，知識圖譜作為關(guān)鍵技術(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問答、個性化推薦、內(nèi)容分發(fā)等領(lǐng)域?，F(xiàn)在的知識圖譜已被用來泛指各種大規(guī)模的知識庫。谷歌、百度和搜狗等搜索引擎公司為了改進搜索質(zhì)量，紛紛構(gòu)建知識圖譜，分別稱為知識圖譜、知心和知立方。知識圖譜的應(yīng)用：語義搜索知識問答社交網(wǎng)絡(luò)垂直行業(yè)應(yīng)用2.3.3自然語言處理自然語言處理是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信（用自然語言與計算機進行通信）的各種理論和方法。自然語言處理的應(yīng)用：機器創(chuàng)作2005年，微軟研究院研發(fā)成功《微軟對聯(lián)》系統(tǒng)：用戶出上聯(lián)，電腦對出下聯(lián)和橫批。猜字謎的智能系統(tǒng)：用戶給出謎面，讓系統(tǒng)猜出字；或系統(tǒng)給出謎面讓用戶猜出字。2017年微軟研究院開發(fā)電腦寫詩、作詞、譜曲系統(tǒng)。中央電視臺《機智過人》節(jié)目：微軟的電腦作詞譜曲與人類選手進行詞曲創(chuàng)作比拼的節(jié)目。央視的“機智過人”節(jié)目，微軟小冰作詞作曲創(chuàng)作并演唱《桃花夢》2.3.4人機交互人機交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間的交互關(guān)系的學科，人機交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術(shù)。日本建成了一棟可應(yīng)用“人機交互”技術(shù)的住宅。人們可以通過該裝置，用意念不用手就能自由操控家用電器。用戶頭部戴著的含有“人機交互”技術(shù)的特殊裝置，該裝置通過讀取用戶腦部血流的變化以及腦波變動數(shù)據(jù)實現(xiàn)無線通信。連接網(wǎng)絡(luò)的計算機通過識別裝置發(fā)來的無線信號向機器傳輸指令。目前此裝置判斷的準確率達到80%，且從人的意識出現(xiàn)開始最短6.5秒內(nèi)機器就可以識別。2.2.5機器視覺機器視覺或計算機視覺是用機器代替人眼進行測量和判斷，是模式識別研究的一個重要方面。參照人類的視覺系統(tǒng)，攝像機等成像設(shè)備是機器的“眼睛”，計算機視覺的作用就是要模擬人的大腦（主要是視覺皮層區(qū)）的視覺能力。機器視覺的應(yīng)用：家用機器人可穿戴設(shè)備三維人臉重建2.2.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(naturalneuralnetwork,NNN):由中樞神經(jīng)系統(tǒng)（腦和脊髓）及周圍神經(jīng)系統(tǒng)（感覺神經(jīng)、運動神經(jīng)等）所構(gòu)成的錯綜復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中最重要的是腦神經(jīng)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetworks,ANN):模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，運用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。人工智能、機器學習和深度學習是非常相關(guān)的幾個領(lǐng)域。人工智能是一類非常廣泛的問題，機器學習是解決這類問題的一個重要的手段。而深度學習是機器學習的一個分支在很多人工智能問題上，深度學習的方法突破了傳統(tǒng)學習方法的瓶頸，推動了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。2.深度學習深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。深度學習是一種從數(shù)據(jù)中學習表示的數(shù)學框架，它借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的提取，并逐層將初級特征抽象為高級特征。為了能更好地學習到數(shù)據(jù)的有效表示，它發(fā)展出了一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)訓練方法。廣義上來說，“深度學習”是為了讓層數(shù)較多的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以訓練，而演化出來的一套理論及方法。深度學習的相關(guān)應(yīng)用：DeepDream圖像生成圖像生成2.2.7生物特征識別生物識別技術(shù)(BiometricIdentificationTechnology)是指利用人體生物特征進行身份認證的一種技術(shù)。更具體一點，生物特征識別技術(shù)就是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統(tǒng)計學原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份的鑒定。步態(tài)識別的應(yīng)用四、總結(jié)及布置作業(yè)1.總結(jié)工智能包括機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、機器視覺、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習、生物識別等七個關(guān)鍵技術(shù)。2.布置作業(yè)：查閱人工智能相關(guān)資料五、板書設(shè)計第2章走進人工智能三、人工智能關(guān)鍵技術(shù)1.機器學習2.知