人工智能應(yīng)用概論（第2版） 教案全套 莫少林

PAGEPAGE1教案(首頁)課 程名 稱人工智能導(dǎo)論課總課時18 課 程性 質(zhì)公共基礎(chǔ)課學(xué)分1第一章：初識人工智能1 課時第二章：人工智能在經(jīng)濟社會生活中的應(yīng)用2課時第三章：機器學(xué)習(xí)2課時第四章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)2課時第五章：智能語音2課時第六章：自然語言處理2 課時第七章：知識表示2 課時第八章：計算機視覺應(yīng)用2 課時第九章：人工智能未來及職業(yè)發(fā)展規(guī)劃2 課時第十章：人工智能的展望與爭論 1課時開課部門授課對象全體學(xué)生課程目標(biāo)和要求1．知識目標(biāo)經(jīng)過本課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生了解下列幾個方面的知識：（1）了解人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展趨勢和前景；（2（3）熟悉人工智能體驗空間的相關(guān)技術(shù)原理及關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)；（4）了解人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，以及發(fā)展所面臨的機遇與挑戰(zhàn)；（5）了解人工智能體驗空間設(shè)備的基本操作和使用。2．能力目標(biāo)經(jīng)過本課程的學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生掌握幾個方面的能力：（1）培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)、提問和解決問題的能力；（2）培養(yǎng)學(xué)生善于歸納總結(jié)，用語言交際的能力；（3）培養(yǎng)創(chuàng)新意識、團隊意識，提高社會責(zé)任感。3．素質(zhì)目標(biāo)經(jīng)過本課程的學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生具有以下幾個方面的基本素質(zhì)：（2）掌握人工智能方面基礎(chǔ)知識，了解前沿技術(shù)發(fā)展趨勢；（3）激發(fā)學(xué)生的探索熱情，增強學(xué)生的創(chuàng)新意識。授課周次第 周授課時間課程章節(jié)第一章初識人工智能教學(xué)目的使學(xué)生了解人工智能的概念定義、主流方法論、發(fā)展歷程以及發(fā)展前景。內(nèi)容提要及板書設(shè)計一、人工智能的概念定義二、人工智能主流方法論三、人工智能的發(fā)展歷程四、人工智能的發(fā)展前景重點：人工智能發(fā)展前景難點：人工智能的概念定義以及主流方法論。解決方案：理論授課+案例討論的方法教學(xué)內(nèi)容時間分配序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1人工智能的概念定義15′2人工智能主流方法論10′3人工智能的發(fā)展歷程30′4人工智能的發(fā)展前景15′5鞏固與總結(jié)10′教學(xué)手段多媒體教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一體（√）理論教學(xué)（ ）實（ 實（ ）上機（ ）作業(yè)作 業(yè)完 成方式書面（）電子（ ）教學(xué)后記附頁：教學(xué)后記序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄一、導(dǎo)入：人工智能應(yīng)用的案例與討論學(xué)生討論1案例導(dǎo)入201811月7“AI提問學(xué)生什么是人工智能？人工智能的定義應(yīng)該是什么？圖1-1AI合成主播邱浩通過案例引導(dǎo)學(xué)生思考什么是人工智能，人工智能的定義應(yīng)該是什么？二、主要內(nèi)容播放視頻2-什么是人工智能。人工智能的定義人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為1956Minsky)、納撒尼爾?羅切斯特(NathanilelRochester)、克勞德?香農(nóng)(ClaudeShannon)410圖1-21956年達特莫斯（Dartmouth）學(xué)會的參會學(xué)者四類人工智能系統(tǒng)的定義（1）類人行為系統(tǒng)（Systemsthatactlikehumans）類人行為系統(tǒng)的定義有兩種：第一，人工智能是制造基本結(jié)構(gòu)要把各個部件介紹一下能夠完成需要人的智能才能完成的任務(wù)的機器的技術(shù)；第二，人工智能研究如何讓計算機做現(xiàn)階段人類才能做得更好的事情。這兩種定義與圖靈測試的觀點吻合，認(rèn)為人工智能是類人行為。圖靈測試是人工智能（AI）種用于確定計算機是否能夠像人類一樣思考的方法。該測試以阿蘭·圖靈（Alan2040~50圖1-3圖靈測試（2）類人思維系統(tǒng)（Systemsthatthinklikehumans）類人思維系統(tǒng)的定義有兩種：第一，人工智能是一種使計算機能夠思考、使機器具有智力的激動人心的新嘗試；這兩種定義主要基于人類思維工作原理可檢測的理論，采用認(rèn)知模型的方法。認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和思維信息處理過程的一門學(xué)科，將來自人工智能的計算機模型和來自心理學(xué)的實驗技術(shù)結(jié)合在一起，目的是對人類大腦的工作原理給出準(zhǔn)確和可測試的模型。（Systemsthatthinkrationally）理性思維系統(tǒng)的定義有兩種：第一，人工智能是用計推理和行為成為可能的關(guān)于計算的研究。如果一個系統(tǒng)能夠在它所知范圍內(nèi)正確行事，它就是(Aristotle)是首先試圖嚴(yán)格定義“正確思維”的人之一，他將其定義為“不能辯（4）理性行為系統(tǒng)（Systemsthatactrationally）理性行為系統(tǒng)的定義有兩種：第一，人工智能是一門通過計算過程力圖解釋和模仿智能行為的學(xué)科；第二，人工智能是計算機科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支。行為上的理性指的是已知某些信念，為達到某種目的而執(zhí)行某種行動。2.3人工智能主流方法論（Symbolicism，（Psychologism）（即符號操作系統(tǒng)）假設(shè)和有限合理性原理；連接主義或生理學(xué)派（Physiologism），主要依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱為進化主義（Evolutionism）或控制論學(xué)派主要依據(jù)控制論及感知-動作型控制圖1-4人工智能的三大學(xué)派人工智能的“三起兩2.4人工智能發(fā)展歷程播放視頻3人工智能的發(fā)展階段。203019361946（J.Mauchly）和?？绿兀↗.Chert）研發(fā)了全球首臺計算機，這為探究人工智能提供了非常關(guān)鍵的19501956McCarthyMinsky、RochesterShenNong艾倫·麥席森·圖靈195619691960，McCarthyLISP一嶄新的學(xué)科已獲得全球的認(rèn)同。而1970年創(chuàng)辦的落”與重要貢獻人物板書重要時間節(jié)點ArtificialIntelligence這本關(guān)于人工智能的刊物，更加有力的助推了人工智能的發(fā)展，為該領(lǐng)域的學(xué)者們提供了交流的途徑和載體。約翰·麥卡錫207090T（信息技術(shù)）巨頭也開始加入人工智能的戰(zhàn)局之中，其中最著名的當(dāng)屬谷歌研究的無人Alphago。20172.4人工智能發(fā)展前景加快建設(shè)制造強國、航天強國、網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國。大力推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能新能源、新材料等一批新的增長引擎。加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度，大量投資持續(xù)高強度投入相關(guān)行業(yè)，基于人工智能技術(shù)的產(chǎn)品已深入我們的生活并將繼續(xù)產(chǎn)生重大經(jīng)濟價值。圖1-6人工智能的發(fā)展領(lǐng)域人工智能對經(jīng)濟的影響將隨著技術(shù)的成熟而逐漸累2025203013GDP（GDP1.2%AI5％（估計203010％的正面貢獻192021提問學(xué)生人工智能的發(fā)展對我們的生活產(chǎn)生了哪些影響？。PAGEPAGE10圖1-7人工智能對經(jīng)濟的影響人工智能疾速發(fā)展，從外顯部分看，最可能改變的是人類的勞動模式和財富分配，但從內(nèi)隱部分看，也可能對人類的認(rèn)知（即從概念、知覺、判斷以及想象等心理活動所獲取的知識）產(chǎn)生沖擊和影響。人類通過新陳代謝和代際遺傳，具有了生長、發(fā)育和繁殖的生命特征，并且能夠通過勞動創(chuàng)造一切物質(zhì)的和精神的財富。人工智能廣泛應(yīng)用后，機器與人的關(guān)系日益緊密，在人際關(guān)系大量夾雜人機關(guān)系后，網(wǎng)絡(luò)社交中出現(xiàn)的離線即在線的情況，變得更為普遍和頻繁。這突出表現(xiàn)為，以人的復(fù)雜社會心理為研究對象的人工智能，將會在人機交互過程中，達到高度在線化的狀態(tài)，為人們離線的生活提供高效、廉價、富體驗、溫情的服務(wù)，這無疑吸引了大量具有良好人機交互體驗的人的關(guān)注，最終，線下交互將更多地隱含在線上。三、鞏固總結(jié)人工智能是研究可以理性地進行思考和執(zhí)行動作的計算模型的學(xué)科，是人類智能在機器上的模擬。人工智能作為一門學(xué)科，經(jīng)歷了起源及第一次繁榮、低谷、再繁榮和穩(wěn)步發(fā)展幾個階段，并且在不斷發(fā)展中。盡管人工智能創(chuàng)造出了一些實用的系統(tǒng)，但我們不得不承認(rèn)這些遠未達到人類的智能水平。目前人工智能的主要研究學(xué)派有符號主義、連接主義和行為主義三大學(xué)派。人工智能的發(fā)展對人類的經(jīng)濟社會、文化都產(chǎn)生了不可小覷的影響。授課周次第 周授課時間課程章節(jié)第二章 人工智能在經(jīng)濟社會生活中的應(yīng)用教學(xué)目的1影響。內(nèi)容提要及板書設(shè)計1、智慧交通2、智慧零售3、智慧安防4、智慧政務(wù)重點、難點及解決方案重點：介紹人工智能在交通、零售、安防和政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用場景難點：人工智能在交通、零售、安防和政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用原理解決方案：理論授課+案例討論的方法。教學(xué)內(nèi)容時間分配序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1智慧交通202智慧零售203智慧安防154智慧政務(wù)155鞏固總結(jié)10教學(xué)手段實物講解教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一（√ 理論教學(xué)（ ）實驗（ ）實訓(xùn)（ ） 上機（ ）作業(yè)作 業(yè)完 成方式書面（）電子（ ）教學(xué)后記人工智能已經(jīng)應(yīng)用在了人們生活中的方方面面，本節(jié)的介紹有教學(xué)后記人工智能已經(jīng)應(yīng)用在了人們生活中的方方面面，本節(jié)的介紹有利于學(xué)生將人工智能與生活中的場景建立起聯(lián)系，更好地理解人工智能的意義。附頁：序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄一、智慧交通導(dǎo)入5G20201205G15通過智能公交車的案例，引發(fā)學(xué)生思考人工智能在交通領(lǐng)域都有哪些應(yīng)用。智能交通概念及應(yīng)用場景（IntelligentTransportationSystem，（智能交通利用先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)以及計提問學(xué)生人工智能在交通領(lǐng)域能做什么？圖2-1智能交通的應(yīng)用場景1.3智能交通重點應(yīng)用領(lǐng)域（1）無人駕駛出行2023419ApolloApollo圖2.1智能汽車超級大腦（2）交通治理城市道路智慧交通治理系統(tǒng)（以下簡稱系統(tǒng)）以大數(shù)播放蘿卜快跑無人汽車的試乘視頻展示某城市的交通治理系統(tǒng)。據(jù)為支撐，以城市交通信息化基礎(chǔ)設(shè)施為立足點，通過實現(xiàn)城市交通管理資源互聯(lián)與共享，將數(shù)據(jù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢和管理優(yōu)勢，推動城市交通管理工作向提前預(yù)測、主動發(fā)現(xiàn)、精確打擊、有效管控的方向轉(zhuǎn)型升級。圖2-3城市道路智慧交通治理系統(tǒng)二、智慧零售智慧零售的概念隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等智能科技的發(fā)展、普及與應(yīng)用，數(shù)字科技與實體商業(yè)的逐步融合。消費行為、庫存信息、供應(yīng)鏈等信息均能數(shù)字化而記錄在信息系統(tǒng)中，從而驅(qū)動產(chǎn)品研發(fā)和供應(yīng)鏈優(yōu)化，實現(xiàn)對千人千面的消費群體精準(zhǔn)營銷，讓消費者從數(shù)以萬計的商品信息中解脫，避免讓消費者在購物體驗中接受不需要的商品信息。AR/VR/MR技術(shù)打破虛擬與現(xiàn)實邊界，這將增強消費者的沉浸感，提升消費者體驗。智慧零售應(yīng)用場景（1）智能定價、選品智能零售在零售和快銷等行業(yè)有一個典型的應(yīng)用場景就是智能選品和定價。所謂選品，就是通過數(shù)據(jù)分析，選出哪些商品，或者哪些型號，應(yīng)該進貨，或值得生產(chǎn)；所謂定價，就是通過數(shù)據(jù)分析，決定每一件商品的最合適的出廠價格，或零售價格。與此相關(guān)的衍生功能還包括，監(jiān)測競品的系列商品價格波動，判斷是否有降價營銷行為。這是基于大數(shù)據(jù)包含的商圈流量、商圈客流屬性、人群興趣變遷等數(shù)據(jù)以及品牌、商戶擁有的商品、銷售、會員等圖2-8智能定價、選品流程（2）智慧選址智慧選址是通過機器學(xué)習(xí)與建模，為新店選址提供決策。通過一段時期內(nèi)（一周、半個月，一個月）不同時間段人口熱力分布，進行熱力圖打分，了解各店面人流綜合值；選定人群（按年齡、性別、收入、職業(yè)、支付偏好劃分）的某段時間不同時間段客流熱力圖區(qū)域評分，劃定目標(biāo)區(qū)域；比對現(xiàn)有門店數(shù)量及潛在客戶區(qū)域，提供可以增開門店的熱區(qū)建議。圖2-9傳統(tǒng)開店選擇與智慧選址流程對比圖（3）智能零售系統(tǒng)AI+VIP展示智能零售案例——美團大腦討論：現(xiàn)實購物中你遇到什么痛點？人工智能如何提升購物體驗？提醒、門店羅盤、動線分析、客群管理、店員管理、刷臉支付、人數(shù)預(yù)警和非法人員警告，覆蓋門店的各個環(huán)節(jié)。優(yōu)圖的人臉識別技術(shù)被運用于老客戶識別、區(qū)域陳列貨架調(diào)整、導(dǎo)購、巡店四個功能。通過對商場內(nèi)移動軌跡的分析，可以分析購物路徑，洞察品類和商品的相關(guān)性，從而優(yōu)化店鋪排列，合理規(guī)劃商場動線。通過特定區(qū)域的停留時間，分析消費者的品牌喜好、優(yōu)化場內(nèi)布局，對廣告位進行評分。基于單個門店，提供聚合人群畫像的可視化報告。圖2-10智能零售系統(tǒng)功能圖（4）虛擬購物虛擬可視化購物模式能為購物者提供3DLowe’sVRLowe’sARIkeaARVR2018AR三、智慧安防3.1智慧安防的概念智慧安防是基于泛在監(jiān)控、泛在網(wǎng)絡(luò)和泛在計算技術(shù)展示智能安防應(yīng)用案例——云從智能安防社區(qū)實現(xiàn)全域監(jiān)控、智能預(yù)警、防范和高效應(yīng)急救援功能為一實現(xiàn)多點、通過智3）通過對消防、警力和醫(yī)療等多方資源的智能調(diào)度，實現(xiàn)高效應(yīng)急救援。3.2智慧安防的應(yīng)用場景（1）智能安防產(chǎn)業(yè)鏈AI+圖2-13智能安防產(chǎn)業(yè)鏈（2）智慧安防相關(guān)技術(shù)AI2017AI+要體現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)化(對視頻數(shù)據(jù)的識別和提取)、生物識展示智能政務(wù)應(yīng)用案例——寧波5G智慧海關(guān)別(指紋識別、人臉識別等)、物體特征識別(車牌識別系統(tǒng))。（3）智能安全應(yīng)用場景AI于兩極化：更加偏重于宏觀的智慧城市大安防化與更加側(cè)重于微觀的民用服務(wù)微安防化，較為典型的是公安、司法和監(jiān)獄的警用場景和日常貼近生活的民用場景。在警用層“面”和“后臺”四個維度的布防，主要特點是利用智能安防產(chǎn)品在識別和分析上的優(yōu)勢，做到預(yù)警和管控。圖2-14AI+安防全景圖四、智慧政務(wù)智慧政務(wù)的概念黨二十大指出：“堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體民信訪工作，暢通和規(guī)范群眾訴求表達、利益協(xié)調(diào)、權(quán)益保障通道，完善網(wǎng)格化管理、精細(xì)化服務(wù)、信息化支撐的基層治理平臺，健全城鄉(xiāng)社區(qū)治理體系。”智慧政務(wù)關(guān)鍵技術(shù)PAGEPAGE20是智慧政務(wù)的基礎(chǔ)平臺。通過構(gòu)建政務(wù)云，政府能夠?qū)崿F(xiàn)跨部門、跨地區(qū)的資源共享與協(xié)同辦公，提高行政效率。例如，上海市電子政務(wù)云架構(gòu)就包括政務(wù)云管理體系、安全體系以及大數(shù)據(jù)框架，實現(xiàn)了從基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)應(yīng)用的全方位支持。大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在智慧政務(wù)中主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集、治理和共享。通過整合各類政務(wù)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，政府能夠進行精準(zhǔn)管理和服務(wù)。例如，全國一體化大數(shù)據(jù)中心便歸集了來自不同部門和地區(qū)的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)：泛在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了全域全量數(shù)據(jù)采集。通過部署各種傳感器和終端設(shè)備，政府可以實時監(jiān)控和管人工智能：人工智能技術(shù)在智慧政務(wù)中的應(yīng)用主要包括語音識別、人臉識別、自然語言處理等。這些技術(shù)不僅提高了服務(wù)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性，還通過自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，不斷提升政務(wù)服務(wù)質(zhì)量。例如，深圳市寶安區(qū)行政5G區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈技術(shù)在智慧政務(wù)中主要用于數(shù)據(jù)可信部門的數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)“盤得清”、“管得住”、“用得好”的目標(biāo)。4.3智慧政務(wù)的應(yīng)用場景（1）智能辦公在智能辦公方面，采用人工智能、知識管理、移動互聯(lián)網(wǎng)等手段，將傳統(tǒng)辦公自動化（OA）系統(tǒng)改造成為智能如代辦件提醒、郵件提醒、會議通知提醒等，公務(wù)員不需要去查詢就知道哪些事情需要處理。智能辦公系統(tǒng)可以對代辦事項根據(jù)重要程度、緊急程度等進行排序。智能辦公系統(tǒng)具有移動辦公功能，公務(wù)員隨時隨地可以進行辦公。智能辦公系統(tǒng)集成了政府知識庫，使公務(wù)員方便查詢政策法規(guī)、辦事流程等，分享他人的工作經(jīng)驗。（2）智能監(jiān)管智能化的監(jiān)管系統(tǒng)可以對監(jiān)管對象的自動感知、自動識別、自動跟蹤。例如，在主要路口安裝具有人臉識別功能的監(jiān)視器，就能夠自動識別在逃犯等；在服刑人員、嫌疑犯等身上植入生物芯片，就可以對他們進行追蹤。智能化的監(jiān)管系統(tǒng)可以對突發(fā)性事件進行自動報警、自動處置等。例如，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對山體形變進行監(jiān)測，可以對滑坡進行預(yù)警。當(dāng)探測到火情，建筑立即自動切斷電源。智能化的監(jiān)管系統(tǒng)可以自動比對企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)偷逃稅等行為。智能化的移動執(zhí)法系統(tǒng)可以根據(jù)執(zhí)法人員需求自動調(diào)取有關(guān)材料，生成罰單，方便執(zhí)法人員執(zhí)行公務(wù)。（3）智能決策智慧政務(wù)能夠提高傳統(tǒng)的政府決策水平,實現(xiàn)智慧決策。匯聚政府各部門的政務(wù)信息資源，形成政務(wù)領(lǐng)域的權(quán)威數(shù)據(jù)庫，通過大數(shù)據(jù)平臺的處理能力對各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行整合、加工、匯總，為相關(guān)部門的數(shù)據(jù)分析五、智慧政務(wù)本章討論了人工智能在交通、旅游、金融、零售、安防及政務(wù)中的具體應(yīng)用。在每一個應(yīng)用場景中，我們首先介紹了相關(guān)智能技術(shù)的概念和發(fā)展歷程，然后通過詳細(xì)介紹該場景下的細(xì)分場景來進一步揭示其內(nèi)涵，最后通過一個實用系統(tǒng)案例來展示其技術(shù)復(fù)雜性及其實用性從而幫助讀者建立起完整直觀的概念。授課周次第周授課時間課程章節(jié)第三章機器學(xué)習(xí)教學(xué)目的了解機器學(xué)習(xí)的基本概念和發(fā)展歷程；理解機器學(xué)習(xí)工作原理及各種機器學(xué)習(xí)的算法；熟悉機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用。內(nèi)容提要及板書設(shè)計機器學(xué)習(xí)概念；機器學(xué)習(xí)的工作原理及算法；機器學(xué)習(xí)分類。重點、難點及解決方案重點：理解機器學(xué)習(xí)的工作原理及算法；難點：機器學(xué)習(xí)的重要算法原理。解決方案：理論授課+案例討論的方法教學(xué)內(nèi)容時間分配教學(xué)手段序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1課程導(dǎo)入10′2一、機器學(xué)習(xí)概念15′3二、機器學(xué)習(xí)的工作原理及算法30′4三、機器學(xué)習(xí)分類20′5四、課后作業(yè)及思考5′專題講授、視頻演示、討論教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一（ 理論教學(xué)（√ ）實（ 實（ ）上機（ ）作業(yè)作業(yè)完成方式書（電子（ ）教學(xué)后記附頁：一、課程導(dǎo)入2022會更加依賴氣象條件，主要體現(xiàn)在戶外賽場環(huán)境往往更復(fù)圖3-1北京冬奧會二、機器學(xué)習(xí)的概念播放視頻機器學(xué)習(xí)（上）。圖3-5人類學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)提問學(xué)生思考應(yīng)如何提高天氣預(yù)報的準(zhǔn)確性？通過視頻讓學(xué)生對機器學(xué)習(xí)有基本時長0.500.751.001.251.501.751.752.003.252.50圖3-6機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程圖3-7機器學(xué)習(xí)發(fā)展路線三、機器學(xué)習(xí)工作原理及算法3.1機器學(xué)習(xí)工作原理用機器學(xué)習(xí)解決問題的一般流程如圖所示：圖3-13 機器學(xué)習(xí)的處理流程某門課程學(xué)生學(xué)習(xí)時長(天數(shù))與期末考試分?jǐn)?shù)統(tǒng)計表：表3-1學(xué)習(xí)時長(天數(shù))與期末考試分?jǐn)?shù)統(tǒng)計表分?jǐn)?shù)10221343202233506248時長..5.5.75002550002550750050結(jié)合具體案分?jǐn)?shù)55756273817664829093例，理解機器學(xué)習(xí)的工作原理。x上述二元數(shù)據(jù)，以散點圖方式展示效果如下：圖3-15學(xué)習(xí)時間與考試分?jǐn)?shù)散點圖（采用垂直距離用數(shù)學(xué)表達式f(x)ax+bab圖3-16最佳擬合線學(xué)習(xí)時長與分?jǐn)?shù)直線上的點為f(x)根據(jù)輸入時長預(yù)測得到的分?jǐn)?shù)值，紅色線段本例中，只有一個自變量x,故采用一元線性回歸進行分析，求解最佳擬合線。線性回歸法是一種求最佳擬合線y=a+bx的數(shù)學(xué)方法，也叫“最小二乘回歸法”。最佳擬合線：截距a=8.52356817，回歸系數(shù)b=16.20679169圖3-18最佳擬合線3.2機器學(xué)習(xí)算法（1）線性回歸算法線性回歸算法是一種通過屬性的線性組合來擬合圖中利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對一個或多個自變量和一個因變量之間的關(guān)系進行建模。（2）K最近鄰分類算法最近鄰(k-NearestNeighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是：在特征空間中，如果一個樣本附近的k個最近(即特征空間中最鄰近)樣本的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。（3）決策樹算法特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節(jié)點存放一個類（4）支持向量機SVM算法四、機器學(xué)習(xí)分類播放視頻機器學(xué)習(xí)（下）。監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)圖3-10 機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合前面學(xué)習(xí)到的機器學(xué)習(xí)算法，將其進行分類。五、總結(jié)PAGEPAGE30授課周次第 周授課時間課程章節(jié)第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)教學(xué)目的了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念；理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用內(nèi)容提要及板書設(shè)計1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2、深度學(xué)習(xí)核心算法3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景4、TensorFlow小試牛刀重點、難點及解決方案重點：理解什么是物聯(lián)網(wǎng)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系，物聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展情景認(rèn)識。教學(xué)內(nèi)容時間分配序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1課程導(dǎo)入102一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)153二、深度學(xué)習(xí)核心算法204三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景105四、TensorFlow實驗206五、總結(jié)5教學(xué)手段專題講授、視頻演示、實驗教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一體（√）理論教學(xué)（）實（ 實（ ）上機（ ）作業(yè)觀察我們?nèi)粘Ｉ钪心切﹫鼍笆褂蒙窠?jīng)網(wǎng)作業(yè)完成方式書（）電 子（√）教學(xué)后記附頁：一、課程導(dǎo)入因此智能分揀設(shè)備不斷出現(xiàn)，以達到機器代替人工、降費增效的目的。而如何實現(xiàn)用工業(yè)攝像頭代替人眼，有效地提取快遞面單上的信息，如三段碼。收件地址等，成為亟待解決的問題（4-l）o圖4-1通用文字識別分揀技術(shù)二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來，人工智能技術(shù)逐漸普及。從車牌識別、人臉識別、語音識別、智能助手、推薦系統(tǒng)到自動駕駛，人們在日常生活中都可能有意無意地用到了人工智能技術(shù)。特別是最近幾年，得益于數(shù)據(jù)的增多、計算能力的增強、學(xué)習(xí)算法的成熟以及應(yīng)用場景的豐富，越來越多的人開始關(guān)注這個“嶄新“的研究領(lǐng)域——深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界取得了廣泛的成功，受到高度重視，并掀起新一輪的人工智能熱潮。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是受到人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)設(shè)置其算法而實現(xiàn)的。深度學(xué)習(xí)就不得不提起神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和原理?，F(xiàn)實中，我們的大腦接收眼睛或耳朵傳遞來的數(shù)據(jù)（輸入源），會通過一層層的神經(jīng)元去解析數(shù)據(jù)（神經(jīng)元），然后得到我們對于所見的判斷（輸出源）。整個實現(xiàn)過程可以抽象理通過包裹單識別案例引入深度學(xué)習(xí)概念結(jié)合人類的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，講解人工神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。解為如圖4-2所示。圖4-2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)演變神經(jīng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和功能單位是神經(jīng)細(xì)胞，即神經(jīng)（Neurons）元到細(xì)胞核的輸入。來自神經(jīng)元（突觸）的電化學(xué)信號聚（突觸）就會沿著軸突向下傳播到其他神經(jīng)元的樹突上。圖4-3人類神經(jīng)元結(jié)構(gòu)（圈圈w(直線)兩部分組成，分為三層輸入層、隱藏層、輸出層。其中輸入層相當(dāng)于是輸入元，隱藏層相當(dāng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出層相從單個神經(jīng)元到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演進當(dāng)于輸出源。三層之間得神經(jīng)元相互連接和權(quán)重組（數(shù)據(jù)變換）得到一個預(yù)測值，預(yù)測值與真實值放入到損失函數(shù)，使用反饋算法計算出最小的損失值，然后把損失值放入到優(yōu)化器中來有方向性更改權(quán)重值，這樣就完成一次深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程。不斷循環(huán)以上過程更改參數(shù)，讓預(yù)測值接近真實值。圖4-7深度學(xué)習(xí)原理三、深度學(xué)習(xí)核心算法（1）前向傳播（2）反向傳播反向傳播算法是深度學(xué)習(xí)的最重要的基礎(chǔ)，這里主要討論反向傳播算法中的一個小細(xì)節(jié)。為什么要“反向”？（誤差表示數(shù)據(jù)真實的類別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的類別之差），反向更新權(quán)重，使得在下一輪前向傳播預(yù)測結(jié)果更加接近真實值。圖4-8反向算法（3）梯度下降梯度下降的過程可把求解損失函數(shù)最小值的過程看成4-9globalminimal（1）信息處理展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用場景結(jié) 合Tensorflow經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，學(xué)生能更直觀的了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的概念現(xiàn)代信息處理要解決的問題是很復(fù)雜的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模仿或代替人的思維有關(guān)的功能，可以實現(xiàn)自動診斷、問題求解，解決傳統(tǒng)方法所不能或難以解決的問題。態(tài)，這點在軍事系統(tǒng)電子設(shè)備中得到廣泛的應(yīng)用?，F(xiàn)有的智能信息系統(tǒng)有智能儀器、自動跟蹤監(jiān)測儀器系統(tǒng)、自動控制制導(dǎo)系統(tǒng)、自動故障診斷和報警系統(tǒng)等。（2）模式識別模式識別是對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進行處理和分析，對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程。該技術(shù)以貝葉斯概率論和香農(nóng)的信息論為理論基礎(chǔ)。信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程?，F(xiàn)在有兩種基本的模式識別方法，即統(tǒng)計模式識別方法和結(jié)別已成為當(dāng)前比較先進的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字符的識別、工業(yè)故障檢測、精確制導(dǎo)等方面。五、TensorFlow游樂場TensorFlow是Google推出的深度學(xué)習(xí)開源框架，并且發(fā)布了TensorFlow游樂場。而有了TensorFlow游樂場，我們在瀏覽器中就可以訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有酷酷的圖像讓我們更直觀地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能以及計算流程。TensorFlow 游 樂 場()是一個通過網(wǎng)頁瀏覽器就可以訓(xùn)練簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并實現(xiàn)可視化訓(xùn)練過程的工具。六、總結(jié)X1、x2,只要給予足夠多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會自己組合出最有用的特征。授課周次第 周授課時間課程章節(jié)第五章智能語音教學(xué)目的了解智能語音的基本概念；熟悉智能語音在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用；理解智能語音技術(shù)工作原理并能夠創(chuàng)造性地設(shè)計幾種智能語音能夠借助智能產(chǎn)品和平臺工具加深對智能語音的理解。內(nèi)容提要及板書設(shè)計智能語音技術(shù)的基本概念，包括語音識別和語音合成；智能語音技術(shù)的基本原理，如語音識別和語音合成智能語音技術(shù)應(yīng)用和智能語音體驗重點、難點及解決方案重點：智能語音技術(shù)的基本原理和應(yīng)用難點：理解語音識別的訓(xùn)練和識別過程教學(xué)內(nèi)容時間分配序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1課程導(dǎo)入：播放一段關(guān)于智能語音助手的有趣視頻5′2智能語音技術(shù)的概念，語音識別技術(shù)，語音合成技術(shù)15′3實踐體驗：語音識別體驗，語音合成體驗15′4應(yīng)用案例分析10′5創(chuàng)新應(yīng)用設(shè)計10′6總結(jié)與拓展5′教學(xué)手段多媒體教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一體（√）理論教學(xué)（ ）實（ 實（ ）上機（ ）作業(yè)作 業(yè)完 成方式書面（）電子（ ）教學(xué)后記在教學(xué)過程中，注意引導(dǎo)學(xué)生自主思考和實踐，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)37PAGEPAGE38序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄一、導(dǎo)入：機器人如何實現(xiàn)識別人類說話“智能問答機器人”基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理（NLP）24（TTS）的植入，實現(xiàn)個性化擬人聲音服務(wù)，人機交流更親切自然；【思考題】機器是如何實現(xiàn)識別人類說話，將語音轉(zhuǎn)換成文字的？二、智能語音介紹智能語音技術(shù)概況語音識別然后根據(jù)內(nèi)容信息執(zhí)行人的某種意圖。語音識別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模型庫等三個基本單元，它的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示：語音合成語音合成（TexttoSpeech，TTS）技術(shù)，又稱文語轉(zhuǎn)換技術(shù)，能將任意文字信息實時轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)流暢的語音朗讀出來，相當(dāng)于給機器裝上了人工嘴巴（見圖5-6）。聲紋識別PAGEPAGE40（（見5-11）。三、智能語音技術(shù)應(yīng)用酒店虛擬前臺語音質(zhì)檢智能音箱智能音箱不僅是音箱，還是新一代的人機交互入口。它以藍牙音箱的形式集播放網(wǎng)絡(luò)音樂、查詢各類信息、語音娛樂互動甚至控制智能家電等功能于一身。四、智能語音體驗體驗語音合成技術(shù)國內(nèi)外不少人工智能頭部企業(yè)建設(shè)了自己的人工智能（見圖5-26）AI5-26訊飛開放平臺“語音合成”測試界面平臺（5-27）、阿里云的阿里靈杰平臺（5-28）等。請大家訪問這三家企業(yè)的人工智能開放平臺，探索與思考（1）在訊飛輸入法中說古詩、說文言文、說當(dāng)下流行語，（2）在使用訊飛輸入法進行語音輸入時，距離手機麥克風(fēng)遠近、周圍環(huán)境安靜程度對語音識別率有多大影響？除此，還有哪些外在環(huán)境因素會影響識別率？（3）訊飛輸入法支持的方言里，有沒有你家鄉(xiāng)的方言？若增加一種方言，你認(rèn)為可能要做哪些工作？（4）我們在運用語音合成技術(shù)時，除了法律法規(guī)之外，還應(yīng)該遵守哪些道德規(guī)范？（5）除了本章介紹的智能語音技術(shù)，性別年齡識別、歌曲（6）你認(rèn)為智能語音交互會成為人機交互的主流方式嗎？為什么？授課周次第 周授課時間課程章節(jié)第六章自然語言處理教學(xué)目的了解自然語言處理的發(fā)展歷程；理解自然語言處理工作原理；能夠使用計算機編程語言或工具完成簡單的自然語言處理相關(guān)操作或功能。內(nèi)容提要及板書設(shè)計自然語言處理概論自然語言處理技術(shù)原理自然語言處理的應(yīng)用場景自然語言處理的典型實踐案例重點：自然語言處理的基本任務(wù)和應(yīng)用場景難點：理解自然語言處理中的關(guān)鍵技術(shù)和方法，如深度學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用解決方案：通過案例分析和實踐操作，加深對自然語言處理技術(shù)的理解。學(xué)會運用簡單的自然語言處理工具進行文本分析。教學(xué)內(nèi)容時間分配序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1課程導(dǎo)入：自然語言處理概論5′2知識講解：自然語言處理的定義，自然語言處理的主要任務(wù)，自然語言處理的應(yīng)用領(lǐng)域15′3自然語言處理應(yīng)用場景15′4自然語言處理的典型實踐案例15′5探索與思考10′教學(xué)手段多媒體教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一體（√）理論教學(xué)（ ）實（ 實（ ）上機（ ）作業(yè)作業(yè)教學(xué)后記書面（）電子（ ）作 業(yè)完 成方式序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄課程導(dǎo)入打開翻譯軟件，將中文“三人行，必有我?guī)熝伞狈g成英文，看看哪家的翻譯效果更好。提問：你們是否使用過類似的技術(shù)？它們是如何工作的？知識講解（1）自然語言處理的定義：引用定義：自然語言處理是利用計算機為工具對人類特有的書面形式和口頭形式的自然語言的信息進行各種類型處理和加工的技術(shù)。自然語言理解（NLU）與自然語言生成（NLG）。自然語言處理發(fā)展歷程和未來展望自然語言處理整體體系（2）自然語言處理技術(shù)原理自然語言處理整體框架：包括三部分內(nèi)容信息、自然語言技術(shù)、知識庫。自然語言處理技術(shù)包括語法分析、語義分析、篇章理解，機器翻譯、語音識別及文語轉(zhuǎn)換、信息檢索、信息抽取與過濾、文本分類與聚類、輿情分析和觀點挖掘等等.。（3）分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、命名實體識別原理（3）消除歧義第一，語言中充滿了歧義，這主要體現(xiàn)在詞法、句法及語義三個層次上。歧義的產(chǎn)生是由于自然語言所描述的對象——人類活動非常復(fù)雜，而語言的詞匯和句法規(guī)則又是有限的，這就造成同一種語言形式可能具有多種含義。第二，消除歧義所需要的知識在獲取、表達以及運用上存在困難。由于語言處理的復(fù)雜性，因此合適的語言處理方法和模型難以設(shè)計。從上述兩個主要困難可以看出，自然語言處理這個難題的根源是人類語言的復(fù)雜性和語言描述的外部世界的復(fù)雜性。為解決語義歧義問題，目前常見的算法策略有基于貝葉斯分類、基于信息論、基于詞典等消歧算法。（4）自然語言處理應(yīng)用場景自然語言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）和自然語言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）是自然語言處理的兩大任務(wù)。智能問答：知識型機器人、閑聊型機器人和任務(wù)型機器人（客服機器人）。智能寫作：近年自然語言處理模型性能的不斷突破，促使其從規(guī)則、模板寫作發(fā)展到了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為核心的智能寫作，從輔助記者創(chuàng)作逐步走向自動化寫作，應(yīng)用場景修改優(yōu)化、敏感信息審核等多項業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。文本情感分析：情感分析作為一種常見的自然語言處理方法的應(yīng)用，可以從大量數(shù)據(jù)中識別和吸收相關(guān)信息，而且可以理解更深層次的含義。例如：企業(yè)分析消費者對產(chǎn)品的反饋信息，或者檢測在線評論中的差評信息等。通過情感分析，可以挖掘產(chǎn)品在各個維度的優(yōu)劣勢，明確如何改進產(chǎn)品。如對外賣評價進行情感分析，分析菜品口味、送達時間、送餐態(tài)度、菜品豐富度等多個維度的用戶情感指數(shù)，從而從各個維度上改進外賣服務(wù)?！綩penAI】ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）OpenAI1130ChatGPT【科大訊飛】訊飛星火認(rèn)知大模型是。該模型具有七大核心能力，即文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學(xué)能力、代碼能力、多模交互。該模型開放半年內(nèi)用戶數(shù)就高達上千萬。2.文心一言文心一言是百度全新一代知識增強大語言模型，是文心大模型家族的新成員，能夠與人對話互動、回答問題、協(xié)助創(chuàng)作，高效便捷地幫助人們獲取信息、知識和靈感?！掘v訊】混元大模型騰訊混元大模型是由騰訊全鏈路自研的通用大語言模型，擁有超千億參數(shù)規(guī)模，預(yù)訓(xùn)練語料超2tokens，具有強大的中文理解與創(chuàng)作能力、邏輯推理能力，以及可靠的任務(wù)執(zhí)行能力。聊天機器人ElizaElizaEliza天。（1）按照如下網(wǎng)址，下載eliza.pyPython程序文件。（2FCMDF（3）執(zhí)行Python命令，運行eliza.py程序。（4）開始與Eliza聊天，如圖6-11所示。3.探索與思考App授課周次第 周授課時間課程章節(jié)第七章知識表示與知識圖譜技術(shù)及應(yīng)用教學(xué)目的了解人工智能中知識表示的概念以及發(fā)展歷程；理解知識表示的工作原理及各種算法；了解知識表示中的經(jīng)典應(yīng)用——知識圖譜；能夠使用計算機編程語言或工具完成簡單的知識表示操作或功能。內(nèi)容提要及板書設(shè)計知識表示的概念及發(fā)展歷程知識表示的各種方法知識表示的應(yīng)用場景重點：知識表示的概念和重要性，一階謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、框架表示法難點：一階謂詞邏輯表示法中量詞和連接詞的使用?？蚣鼙硎痉ㄖ锌蚣芫W(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和應(yīng)用解決方案：在教學(xué)過程中，通過案例分析和實踐操作，學(xué)生能夠更好地理解和掌握知識表示方法。在實踐操作環(huán)節(jié)，要充分引導(dǎo)學(xué)生思考如何將實際問題轉(zhuǎn)化為知識表示的形式，培養(yǎng)他們的分析和解決問題的能力教學(xué)內(nèi)容時間分配序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1案例導(dǎo)入：介紹服務(wù)機器人5′2知識講解：知識表示的概念及發(fā)展歷程15′3知識表示的各種方法15′4知識表示的應(yīng)用場景15′5探索與思考10′教學(xué)手段多媒體教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一體（√）理論教學(xué)（ ）實（ 實（ ）上機（ ）PAGEPAGE50作業(yè)作業(yè)教學(xué)后記書面（）電子（ ）作 業(yè)完 成方式序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄案例導(dǎo)入：介紹服務(wù)機器人【思考題】機器為什么能夠像人一樣做出智能行為和邏輯判斷呢？知識表示的概念及發(fā)展歷程知識的概念：知識是人們在長期的生活及社會實踐中、在“規(guī)則”——用“如果……，則……”表示的關(guān)聯(lián)形式，反映了信息間的某種因果關(guān)系；知識表示（KnowledgeRepresentation）就是將人類知識形式化或者模型化。知識表示的目的是讓計算機儲存和運用人類的知識。圖1 知識表示的發(fā)展歷程知識表示的各種方法一階謂詞邏輯表示法是一種重要的知識表示方法，它以數(shù)理邏輯為基礎(chǔ)，是到目前為止能夠表達人類思維活動規(guī)律的一種最精準(zhǔn)的形式語言。4.框架表示法：框架是一種描述對象屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。5.語義網(wǎng)絡(luò)表示法6.腳本表示法知識表示的應(yīng)用場景探索與思考（1）知識怎么被表示？（2）為什么不同階段會有不同的知識表示概念模型產(chǎn)生？（3）知識表示在人工智能發(fā)展過程中有哪些作用？授課周次第周授課時間課程章節(jié)第8章：計算機視覺應(yīng)用教學(xué)目的掌握計算機視覺的概念；了解圖像的組成內(nèi)容；理解在計算機視覺中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和作用；理解計算機視覺中的場景應(yīng)用原理；內(nèi)容提要及板書設(shè)計1，案例導(dǎo)入與體驗；2,計算機視覺的概述；3，數(shù)字圖像；4，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；5、案例分析；6、項目實踐；重點、難點及解決方案重點；計算機視覺的使用場景；難點：卷積層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理；教學(xué)內(nèi)容時間分配教學(xué)手段序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1案例導(dǎo)入52計算機視覺的概述53數(shù)字圖像104卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)105案例分析306項目實踐20專題講授、視頻演示、實踐教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一（√理論教（ ）實（ 實（ ）上（ ）作業(yè)完成課后的《探索與思考題目》作業(yè)完成方式（（√）教學(xué)后記結(jié)合圖像和案例分析能有效提升學(xué)生的實際操作能力，實踐環(huán)節(jié)可以提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄計算機視覺應(yīng)用【課程導(dǎo)入】：體驗《重溫五四》小程序提問思考：小程序是如何做到的呢？【講授新課】一、計算機視覺的概述1、計算機視覺發(fā)展史20世紀(jì)50年代，主題是二維圖像的分析和識別20世紀(jì)60年代，開創(chuàng)了三維視覺理解為目的的研究20世紀(jì)70年代，出現(xiàn)課程和明確理論體系2080用90世紀(jì)初，圖像特征工程,出現(xiàn)真正擁有標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集20102、計算機視覺是什么使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，用計算機代替人眼對目標(biāo)進行識別、跟蹤和測量等，并進一步做圖像處理，用計算機處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像3、場景介紹二、數(shù)字圖像計算機所處理的圖像數(shù)據(jù)主要是指數(shù)字圖像，即用數(shù)字信號來表示的圖像。目前我們生活中獲取圖片絕大多數(shù)都是數(shù)字圖像，如手機和數(shù)碼相機拍攝的照片，網(wǎng)頁下載的圖片等。為了對計算機如何處理數(shù)字圖像有清晰的認(rèn)識，我們首先需要明確以下三個概念:xf(x,y)處的幅度稱為圖像在該點處的亮度（圖像的明亮程度）或者灰度。f(x,y)在空間坐標(biāo)和亮度的數(shù)字化，數(shù)字圖像由有限的元素組成，每一個元素都有一個特定的位置和幅值，這些元素稱為圖片元素、圖像元素或像素。數(shù)字圖像處理：是指借用數(shù)字計算機處理數(shù)字圖像，既包括輸入輸出都是圖像的處理，也包括從圖像中提取特征等過程。RGBRGB01、2。數(shù)碼相機感光過程三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的組成要素并不復(fù)雜。例如，一個典型的用于圖片CNN輸入層卷積層激活函數(shù)）POOL（池化層）FC（全連接層），如圖所示?！ひ粋€用于分類的CNN每個濾波器在寬度和高度上都比較小，但是深度輸入和數(shù)據(jù)保持一致。當(dāng)濾波器沿著圖像的寬和高滑動時，會生成一個二維的激活圖。圖像卷積運算原理先說結(jié)果的第一個元素：就是用濾波器，覆蓋在圖片的99個數(shù)字相加，就得到了第一個元素。濾波器在圖片上左移一格，再計算就得到了第二個元素，之后的元素同理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取卷積核運算的結(jié)果就是特征，網(wǎng)絡(luò)中不同層次的卷積核得到的特征粒度不同，一般來說網(wǎng)絡(luò)前端獲取的主要是低層特征（人類很難理解），后端獲取的主要是高層特征（人類較為容易理解）。最大池化與均值池化池化層具體操作與卷積層的操作基本相同，只不過下采（最大池化、平均池化），即矩陣之間的運算規(guī)律不一樣。全連接全連接層，就是把以前的局部特征重新通過權(quán)值矩陣組個典型的用于圖片分類的CNN網(wǎng)絡(luò)輸入層、卷積層、激活函數(shù)、池化層以及全連接成連接一起，即可得到一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。四、案例分析1、車牌識別第一步，通過監(jiān)控攝像獲取包含車牌的當(dāng)前試圖進入停車場的車輛圖片。（Plate對第一步獲取的圖像進行分析，最終截取出只包含車牌的一個圖塊。這個步驟的主要目的是降低了在車牌識別過程中的計算量。如果PAGEPAGE60直接對原始的圖像進行車牌識別，會非常的慢，因此需要檢測的過程。在本系統(tǒng)中，使用SVM（支持向量機）這個機器學(xué)習(xí)算法去判別截取的圖塊是否是真的“車牌”。第三步，字符識別（CharsRecognition）：PlateRecognition其中用到的機器學(xué)習(xí)算法是著名的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型。字符識別流程2、人臉識別第一步，通過監(jiān)控攝像獲取游客頭像。第二步，人臉檢測（FaceDetection），用于確定人臉在圖像中的大小和位置，即解決“人臉在哪里”的問題，把真正的人臉區(qū)域從圖像中裁剪出來，便于后續(xù)的人臉特征分析和識別。第三步，人臉對齊（FaceAlignment），同一個人在不同的圖像序列中可能呈現(xiàn)出不同的姿態(tài)和表情，這種情況是不利于人臉識別的，所以有必要將人臉圖像都變換到一個統(tǒng)一的角度和姿態(tài)。其原理是找到人臉的若干個關(guān)鍵點（基準(zhǔn)點，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用這些對應(yīng)的關(guān)鍵點（SimilarityTransform）將人臉盡可能變換到標(biāo)準(zhǔn)人臉。第四步，人臉特征表征（FeatureRepresentation），即接收標(biāo)準(zhǔn)化的人臉圖像，通過特征建模得到向量化的人臉特征，最后通過分類器判別得到識別的結(jié)果。這里的關(guān)鍵是怎樣得到對不同人臉有區(qū)分度的特征，通常我們在識別一個人時會看它的眉形、臉輪廓、鼻子形狀、眼睛的類型等。人臉識別算法引擎要通過練習(xí)（訓(xùn)練）得到類似這樣的有區(qū)分度的特征，目前效果最好的人臉識別模型都是由深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)的。人臉識別原理3、人群計算第一步，通過監(jiān)控攝像獲取某一區(qū)域人群圖像。第二步，提取特征，例如前景特征，邊緣特征，紋理和梯度特征，目前主流模型由深度學(xué)習(xí)算法生成密度圖。第三步，學(xué)習(xí)一個回歸模型，例如線性回歸，分段線性回歸，嶺回歸和高斯過程回歸等方法學(xué)習(xí)一個特征到人群數(shù)的映射關(guān)系。下面我們以經(jīng)典的人群計數(shù)算法MCNN（Multi-ColumnConvolutionalNeuralNetwork）1為例進行人群計數(shù)的直觀8-23通過人群圖片生成密度圖MCNN網(wǎng)絡(luò)五、動手實踐1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋器CNN（cnn-explainer）在線交互可視化工具來自佐治亞理工學(xué)院與俄勒岡州立大學(xué)的研究者們，考慮到初學(xué)者和非專業(yè)人士的學(xué)習(xí)痛點，合作開發(fā)出了一款卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互式可視化工具——CNN10CNN解釋器基本功能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋器應(yīng)用分析（1）默認(rèn)10類圖片CNN（2）輸入層輸入的圖片經(jīng)過裁剪，大小為64x64,Red、Green、Blue分別為彩色圖像的三個通道（3）第一個卷積層和激活層卷積層為conv_1_1(62,62,10)62x621010卷積運算特征提取輸入圖像為(64,64,3),卷積核為（3,3,3），因為輸入RGB3x3，點擊如圖所示的紅色箭頭指向的卷積運算，就可以觀察到該通道進行卷積的過程，請注意卷積核在不斷滑動中Hyperparameters）這部分，如下圖：卷積結(jié)果特征圖計算（KernelSize）和卷積核滑動步長（Stride），這三個數(shù)值需要我們6-3-75x5,4x4。如果想要得到與輸入圖像一樣大小的特征圖，我們可以設(shè)置Padding=1、Kernel5x5padding0，效果如圖所示：卷積中的Padding我們再把 InputSize設(shè)置為64。激活函數(shù)層為relu_1_1(62,62,10)，表示對卷積結(jié)果conv_1_1(62,62,10)輸出的10張?zhí)卣鲌D進行激活（4）第二個卷積層、激活層和最大池化層的思路和流程進行分析，這里不再闡述，我們重點分析最大池化。圖8-42池化層這里選擇max_pool_xlifeboatmax_pool_x0，所以我們選擇第三個特征進行分析，效果如下圖所示：圖8-43最大池化（5）第三個卷積層和激活層（6）第三個卷積層、激活層和最大池化層這兩個過程與上述基本一致，這里不再贅述。（7）Output輸出層輸出層在輸入層，我們選擇輸入的圖像就是Lifeboat，所以O(shè)utputlifeboat0.8208（與灰度方塊的長度一致），ladybudpizza，可以觀察ladybudpizza0.1235接下來我們分析輸出層的前半部分，如圖所示，全連接10softmax2、利用face_recognition實現(xiàn)人臉識別/ageitgey/face_recognition#installation項目需要的軟件環(huán)境包含 python3.8、face_recognition1.2.3、dlib、opencv四個庫，可以根據(jù)項目指引2按步驟安裝。安裝成功之后，可以使用以下兩種命令行工具：face_detection和face_recognition，作用分別是定位人臉位置以及認(rèn)出是誰的臉。face_detection，傳入一個圖片文件夾或單張圖片文件第二步，在命令行中使用face_recognition在命令行中切換到這兩個文件夾所在路徑，然后使用face_recognitionPAGEPAGE70第三步，我們還可以自行增加數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，并使用opencvresizeopecvBGRface_recognitionRGB)，最后進行人臉的檢測及識別?！究偨Y(jié)】本章介紹了計算機視覺技術(shù)的背景以及數(shù)字圖像和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識。通過風(fēng)景區(qū)智慧旅游升級任務(wù)具體CNN可視化和人臉識別兩個開源項目實現(xiàn)動手操作。授課周次第周授課時間課程章節(jié)第9章：人工智能倫理和職業(yè)規(guī)劃教學(xué)目的1、了解人工智能未來的發(fā)展趨勢；2、正確認(rèn)識人工智能在法律與道德方面引發(fā)的爭論；3、了解人工智能背景下相關(guān)職業(yè)發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn)；4、理解職業(yè)規(guī)劃的基本知識與技巧；5、掌握大學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)內(nèi)容與途徑；內(nèi)容提要及板書設(shè)計1.人工智能的未來發(fā)展方向2.人工智能道德與法律3.人工智能背景下職業(yè)規(guī)劃面臨的機遇與挑戰(zhàn)4.人工智能背景下大學(xué)生職業(yè)規(guī)劃與能力培養(yǎng)重點、難點及解決方案重點：人工智能背景下職業(yè)規(guī)劃面臨的機遇難點：人工智能道德與法律教學(xué)內(nèi)容時間分配教學(xué)手段序號教 學(xué) 內(nèi) 容學(xué)時分配1人工智能的未來發(fā)展方向102人工智能道德與法律203人工智能背景下職業(yè)規(guī)劃面臨的機遇與挑戰(zhàn)204人工智能背景下大學(xué)生職業(yè)規(guī)劃與能力培養(yǎng)30專題講授教學(xué)形式（在右欄勾選）理實一體（ ）理論教學(xué)（√）實（ 實（ ）上機（ ）作業(yè)闡述如何在大學(xué)階段規(guī)劃好學(xué)習(xí)生活為以后就業(yè)和職業(yè)發(fā)展做好準(zhǔn)備作業(yè)完成方式書面（）電子（√）教學(xué)后記本次人工智能相關(guān)教學(xué)涵蓋未來發(fā)展方向、道德與法律、職業(yè)規(guī)導(dǎo)和實踐環(huán)節(jié)，以提升教71質(zhì)量，助學(xué)生適應(yīng)人工智能時代。PAGEPAGE72序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學(xué)過程設(shè)計）授課改進意見及實時教學(xué)效果記錄【課程導(dǎo)入】：198420高考終于被杭州師范學(xué)院以?？粕浫?。后來因同專業(yè)招杭州電子工學(xué)院教英語，并發(fā)起西湖邊上第一個英語角，1992ISPVBNMosaicLycos,com,對馬云說：“要査什么，你就在上面敲什么。”馬云問:“為什么有些能搜索到，有些搜索不到?”公司職員告homepage,都能搜索到了?！瘪R云想到應(yīng)該給海博翻譯社做個homepage。按照馬云的意思，制作人員完成了海博翻譯社外公司開始通過網(wǎng)站向馬云進行報價與尋求合作，其中一VBN馬云的故事告訴我們，成功不是憑空出現(xiàn)的，而是在自身時代機遇，不斷開拓創(chuàng)新的過程。大學(xué)生如何在大學(xué)階段認(rèn)識自身專業(yè)所能從事的職業(yè)并做好職業(yè)規(guī)劃，有針對性AI【講授新課】一、人工智能的未來發(fā)展方向1，闡述觀點美國國家科學(xué)技術(shù)委員會發(fā)布《國家人工智能研究與發(fā)展20172，各個方向的發(fā)展趨勢與展望（1）從人工智能向人機混合智能發(fā)展。人機混合智能旨在將人的作用或認(rèn)知模型引入人工智能系（2）從“人工+智能”向自主智能系統(tǒng)發(fā)展。學(xué)習(xí)的局限是需要大量人工干預(yù)，例如人工設(shè)計深度神經(jīng)數(shù)據(jù)、用戶需要人工適配智能系統(tǒng)等，非常費時費力。因此，科研人員開始關(guān)注減少人工干預(yù)的自主智能方法，提高機器智能對環(huán)境的自主學(xué)習(xí)能力。（3）人工智能將加速與其他學(xué)科領(lǐng)域交叉滲透。人工智能本身是一門綜合性的前沿學(xué)科和高度交叉的復(fù)合型學(xué)科，研究范疇廣泛而又異常復(fù)雜，其發(fā)展需要與計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和社會科學(xué)等學(xué)科深體細(xì)胞克隆等技術(shù)的突破，腦與認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展開啟了新時代，能夠大規(guī)模、更精細(xì)解析智力的神經(jīng)環(huán)路基礎(chǔ)和機腦科學(xué)、生命科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科的發(fā)現(xiàn)，將機理變?yōu)榭捎嬎愕哪Ｐ?，同時人工智能也會促進腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、生命科學(xué)甚至化學(xué)、物理、天文學(xué)等傳統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展。（4）人工智能將推動人類進入普惠型智能社會?！叭斯ぶ悄?X”的創(chuàng)新模式將隨著技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，對生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生革命性影響，并推動人類進入普惠型智能社會。在消費場景和行業(yè)應(yīng)用的需求牽引促進人工智能技術(shù)與社會各行各業(yè)的融合提升，建設(shè)若干標(biāo)桿性的應(yīng)用場景創(chuàng)新，實現(xiàn)低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會。（5）人工智能領(lǐng)域的國際競爭將日益激烈。201842018-202024020185工智能戰(zhàn)略》，目的是迎接人工智能發(fā)展的新時代，使法國成為人工智能強國；201862018》重點推動物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和人工智能的應(yīng)用。（6）人工智能在中國的未來發(fā)展。當(dāng)前我國在人工智能前沿理論創(chuàng)新方面總體上尚處于“跟跑”狀態(tài),多數(shù)創(chuàng)新側(cè)重于技術(shù)應(yīng)用，在基礎(chǔ)研究、原創(chuàng)成果、頂尖人才、技術(shù)生態(tài)、基礎(chǔ)平臺、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面與世界先進水平還有很大差距。在我國，人工智能的發(fā)展具有市場規(guī)模、應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)資源、人力資源、普及智能手機、資金投入、國家政策支持等綜合優(yōu)勢，發(fā)展前景廣闊。2017指出，到203527%2030年，人工智能的核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1萬億元，相關(guān)產(chǎn)業(yè)10二、人工智能道德與法律1、智能機器的道德主體地位的思考人工智能發(fā)展迅速，未來或能開發(fā)出有自我意識的產(chǎn)品，由此引發(fā)諸多倫理問題，如智能機器的權(quán)利地位、是否威脅人類利益、傷害人類時的責(zé)任主體、道德地位、自制能力等，這些都是人工智能發(fā)展中引發(fā)的倫理思考。智能體具有擬主體性，可模擬和取代人類理性行為，對其研究類似其他科技倫理。當(dāng)賦予智能體擬主體性，就會思考能否利用智能算法對其擬倫理行為進行倫理設(shè)計，將人類價值取向和倫理規(guī)范嵌入智能體，使其成為符合道德規(guī)范、具有自主倫理選擇能力的人工倫理智能體。2、人工智能發(fā)展引發(fā)情感倫理問題人工智能正快速融入人類社會各方面，其發(fā)展帶來諸多倫理挑戰(zhàn)，如情感倫理、醫(yī)療倫理、代際倫理等，如何改進倫理學(xué)體系以適應(yīng)其發(fā)展是重大課題；科幻電影雖對人工智能描述偏負(fù)面，表達了人類的焦慮擔(dān)憂，但目前人工智能的自主性依賴樣本學(xué)習(xí)，意識和情感表達是對人類的“習(xí)得”，主動產(chǎn)生意識和情感還很遙遠；人類與越來越像人的人工智能是否會產(chǎn)生感情取決于能否帶來愉悅，若產(chǎn)生特殊情感會對現(xiàn)代倫理規(guī)范產(chǎn)生沖擊；面對人工智能沖擊，阿西莫夫的機器人三大定律仍具借鑒意義，人才是智能行為總開關(guān)，人類可提前應(yīng)對其可能的威脅。3、人工智能引發(fā)新的社會安全和公平正義問題人工智能在發(fā)展過程中對社會產(chǎn)生多方面負(fù)面影響，一方面可能導(dǎo)致工人失業(yè)，威脅社會穩(wěn)定。由于人工智能機器人工作效率高、出錯率低、維護費用低且能連續(xù)作業(yè)，像機器翻譯取代人工翻譯、機器人取代工人勞動等，美國約45%雇員工作時間所做任務(wù)可借助現(xiàn)有技術(shù)自動化，大量采用人工智能尤其會沖擊無專業(yè)技術(shù)和能力要求的工作，失業(yè)人口增多可能引發(fā)社會動亂甚至局部戰(zhàn)爭；另一方面Northpointe公司預(yù)測罪犯二次犯者或設(shè)計者問題，出現(xiàn)種族偏見、歧視等新的社會倫理問題。4、智能時代的“數(shù)字鴻溝”智能時代的“數(shù)字鴻溝”是傳統(tǒng)“數(shù)字鴻溝”在人工智能背景下的延伸，它不僅體現(xiàn)在信息技術(shù)普及與使用的失衡上，還源于人工智能的復(fù)雜性導(dǎo)致大眾難以從根本掌當(dāng)前人工智能領(lǐng)域頂層設(shè)計政策和倫理規(guī)范不完善，存在發(fā)展偏離正軌風(fēng)險，加之生產(chǎn)力、科技力量、人民素質(zhì)能力以及信息化和智能化程度在不同國家和地區(qū)存在差異，據(jù)資源和核心技術(shù)，體力勞動者面臨挑戰(zhàn)、需重新定位，大量“數(shù)字貧困地區(qū)”和“數(shù)字窮人”出現(xiàn)，貧富差距加劇，它還會影響社會發(fā)展的和諧與公平，引發(fā)社會矛盾、加劇階層分化，危害社會秩序。5、人工智能與法律在大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》課程中，關(guān)于人工智能的法律與使用和安全問題突出，開發(fā)人員需獲用戶明確授權(quán)并按規(guī)定使用數(shù)據(jù)，遵守安全原則；數(shù)據(jù)和算法歧視現(xiàn)象頻發(fā)，輸入資料偏差會導(dǎo)致歧視，開發(fā)人員應(yīng)遵循包容性原則，謹(jǐn)慎應(yīng)用預(yù)測結(jié)果，明確法律責(zé)任。事故責(zé)任和產(chǎn)品責(zé)任方面，區(qū)分人為操作不當(dāng)和人工智能缺陷困難，認(rèn)定事故責(zé)任需明確系列問題，產(chǎn)品缺陷責(zé)任認(rèn)定中不同生產(chǎn)者責(zé)任劃分棘手。在人工智能與行業(yè)監(jiān)管上，其研發(fā)雖無行政領(lǐng)域，取決于其技術(shù)發(fā)展水平，在自動化操作和輔助判斷領(lǐng)域可讓技術(shù)自由發(fā)展，若能代替人做決策則需引入專業(yè)人才監(jiān)管。三、人工智能背景下職業(yè)規(guī)劃面臨的機遇與挑戰(zhàn)1、機遇出臺系列政策營造良好環(huán)境，如國家高新區(qū)及各地針對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的優(yōu)惠政策，大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)呈現(xiàn)新特點，人工智同時，人工智能融合各行業(yè)帶來大量就業(yè)機會，催生新職業(yè)，如2019年發(fā)布的13個新職業(yè)多與人工智能相關(guān)，帶動新專業(yè)人才需求，且人工智能在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用也為新技術(shù)人才創(chuàng)造了廣闊就業(yè)機遇，新社會分工體系下與人工智能匹配的人才需求持續(xù)增長。2、挑戰(zhàn)聚焦人工智能對就業(yè)的影響。一方面，人工智能沖擊傳統(tǒng)行業(yè)，大量淘汰傳統(tǒng)勞動力，不少行業(yè)或?qū)⑾В缑绹?7%的職業(yè)、中國超70%的職業(yè)可能被取代，機器人將替代人工服務(wù)與操作，流程、服務(wù)工作及中層管理環(huán)節(jié)面臨消失風(fēng)險。另一方面，“人工智能+”促使行業(yè)知識結(jié)構(gòu)更新加快，就業(yè)不確定性顯著增加，2018-2022年勞動力技能平均轉(zhuǎn)移幅度達42%，超半數(shù)員工需重新培訓(xùn)和技能提升，學(xué)生需提升“數(shù)字化生存能力”，包括好奇心、學(xué)習(xí)能力和自控力。同時，勞動力向技術(shù)、知識密集型及服務(wù)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)流動，人工智能將替代部分體力、腦力和智力勞動，智力勞動比重增加，創(chuàng)新能力愈發(fā)關(guān)鍵，勞動者軟實力成競爭焦點，對勞動者技能多元化、價值觀結(jié)構(gòu)、綜合素質(zhì)等也提出了更高要求。四、人工智能背景下大學(xué)生職業(yè)規(guī)劃與能力培養(yǎng)1、大學(xué)階段開展人工智能專業(yè)領(lǐng)域職業(yè)規(guī)劃的意義“預(yù)則立，不預(yù)則廢”，職業(yè)生涯規(guī)劃對個人和組織都意平衡生活與工作各方面需求，為事業(yè)成功提供科學(xué)指導(dǎo)和操作方法，實現(xiàn)組織與個人雙贏。具體而言：其一，能增強個人對職業(yè)環(huán)境的把握能力以及對職業(yè)困境的控制能力，助其了解自身優(yōu)劣勢，養(yǎng)成分析環(huán)境和目標(biāo)的習(xí)慣，合理安排學(xué)習(xí)培訓(xùn)，提升職業(yè)技能；其二，可幫助個人協(xié)調(diào)職業(yè)生活與家庭生活的關(guān)系，從更高視角看待職業(yè)問題和選擇，將各類事件關(guān)聯(lián)起來服務(wù)于職業(yè)目標(biāo)，還能綜合考慮職業(yè)與其他生活目標(biāo)的平衡，避免陷入兩難；其三，有利于實現(xiàn)自我價值的不斷提升和超越，通過對職業(yè)目標(biāo)的多次提煉，讓個人工作目的超越財富和地位，追2、大學(xué)階段開展人工智能專業(yè)領(lǐng)域職業(yè)規(guī)劃的過程（1）職業(yè)定位分析適合、擅長和有機會從事的工作來進行職業(yè)規(guī)劃。對于人工智能相關(guān)專業(yè)，向陽生涯規(guī)劃與職業(yè)定位模型較為適用，該模型由職業(yè)取向、商業(yè)價值及職業(yè)機會三大系統(tǒng)構(gòu)成，相互影響作用，于2005年初步成型，包含15個要素。職業(yè)取向系統(tǒng)基于快樂原則，是人的潛意識外在表現(xiàn)，通過性格、興趣等要素表達職業(yè)和生活方式傾向，是職業(yè)規(guī)劃第一系統(tǒng)，優(yōu)先考慮可獲職業(yè)滿意并引導(dǎo)最佳職業(yè)方向；商業(yè)價值系統(tǒng)面向現(xiàn)實社會，考量個體對職業(yè)世界的客觀價值，由知識等要素構(gòu)成，具有相對性，影響職業(yè)目標(biāo)設(shè)定；職業(yè)機會系統(tǒng)由宏觀環(huán)境等要素構(gòu)成，直接影響職業(yè)機會及發(fā)展方式與路徑。在不同職業(yè)發(fā)展階段和外在環(huán)境下，三個系統(tǒng)功用和作用順序有別，職業(yè)定位就是整合個人興趣、技能與社會職業(yè)機會，得出最適合自己的黃金職業(yè)定位區(qū)。（2）個人SWOT分析SWOT與研究對象密切相關(guān)的各種主要內(nèi)部優(yōu)勢、劣勢、機會和挑戰(zhàn)等因素，通過調(diào)查羅列出來，并依照一般的次序按矩陣形式排列起來，然后運用系統(tǒng)分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應(yīng)的結(jié)論。strengths（優(yōu)勢Wweaknesses（劣勢opportunities機遇Tthreats（挑戰(zhàn)），是個體“能夠做的”（即個體的強項和弱項）即環(huán)境的機遇和挑戰(zhàn)之間的有機組合。其中，S、W，0、T（3）職業(yè)規(guī)劃制定職業(yè)生涯規(guī)劃是一個反復(fù)的連續(xù)的過程，主要包括確定志向、自我評估、分析環(huán)境、職業(yè)決策、求職行動、評估與反饋六個步驟。確定志向是根本，自我評估和分析環(huán)境是前提，職業(yè)決策是關(guān)鍵，求職行動是保障，評估與反饋進一步促進職業(yè)生涯規(guī)劃的持續(xù)發(fā)展。3、大學(xué)生職業(yè)能力的構(gòu)成大學(xué)生職業(yè)能力是在大學(xué)期間通過知識學(xué)習(xí)、實踐鍛煉和經(jīng)驗積累形成的，是從事某種職業(yè)所需生存與發(fā)展能力的綜合體現(xiàn)。在人工智能廣泛應(yīng)用的背景下，大學(xué)生職業(yè)能力涵蓋適應(yīng)智慧環(huán)境的終身學(xué)習(xí)能力、實踐能力以及科技創(chuàng)新能力。業(yè)者需不斷學(xué)習(xí)以應(yīng)對社會變化。學(xué)習(xí)能力包括智商因素和非智商因素，如興趣、心態(tài)、意志力等，其中意志力在職業(yè)發(fā)展中關(guān)鍵，面對困難挫折時，樂觀心態(tài)和堅強意志不可或缺。交際能力。經(jīng)營能力關(guān)乎企業(yè)運營與利潤獲取，需通過實抵御風(fēng)險和組織指揮等能力，同時體現(xiàn)在管理方法的科學(xué)化與藝術(shù)化；交際能力是社會交往的必備能力，良好的交際能獲取信息、打開銷路，大學(xué)生應(yīng)學(xué)習(xí)人際交往知識，PAGEPAGE80掌握交談技巧，真誠待人以儲備人脈資源。備創(chuàng)新優(yōu)勢，但創(chuàng)新能力需有意識培養(yǎng)。一方面要樹立創(chuàng)新自覺意識，突破陳規(guī)、大膽探索、勇于創(chuàng)新，樹立探索未知領(lǐng)域的信心；另一方面要增強創(chuàng)新本領(lǐng)，以深厚專業(yè)知識為基礎(chǔ)，培養(yǎng)創(chuàng)新思維，通過立足時代發(fā)展的創(chuàng)新實踐，體悟創(chuàng)新、鍛煉創(chuàng)新意志，提升創(chuàng)新能力。4、大學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)的途徑大學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)需學(xué)校教育與學(xué)生自身實踐協(xié)同發(fā)力，學(xué)校育人途徑包括課程育人、實踐育人、文化育人及網(wǎng)絡(luò)育人，構(gòu)建全方位育人格局。課程學(xué)習(xí)方面，分為專業(yè)課程、職業(yè)發(fā)展課程、思政人文社科課程三類。專業(yè)課程是培養(yǎng)專業(yè)素養(yǎng)的直接方式，奠定職業(yè)能力基礎(chǔ)；職業(yè)發(fā)展課程涵蓋創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、職業(yè)規(guī)劃及專業(yè)實操實習(xí)課程，讓學(xué)生掌握創(chuàng)業(yè)知識與職業(yè)實踐操作；思政人文社科課程雖與職業(yè)能力無直接關(guān)聯(lián)，但能幫助學(xué)生樹立正確三觀，培養(yǎng)職業(yè)道德與素養(yǎng)，影響職業(yè)能力運用的價值取向。學(xué)生應(yīng)認(rèn)真學(xué)習(xí)各類課程，培養(yǎng)學(xué)習(xí)能力，學(xué)校也應(yīng)根據(jù)專業(yè)特點針對性開設(shè)課程。實踐養(yǎng)成方面，實踐是檢驗知識和培養(yǎng)實踐能力的關(guān)鍵途徑。學(xué)校通過校企合作，建立實訓(xùn)、實習(xí)等基地開展實踐創(chuàng)業(yè)等社會實踐，還可在校內(nèi)參加勤工助學(xué)、志愿服務(wù)活動，提升職業(yè)能力。文化涵養(yǎng)方面，文化具有育人功能，可通過舉辦專業(yè)學(xué)術(shù)講座、技術(shù)活動、創(chuàng)業(yè)競賽等，結(jié)合專業(yè)特長開展主題教育活動，加強校園環(huán)境建設(shè)，營造職業(yè)文化氛圍，熏陶學(xué)