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《探秘人工智能》教学设计

一、教材分析

本节课选自教育科学出版社出版的普通高中教科书《信息技术》必修1《数据与计算》第5单元《数据分析与人工智能》第二节《探秘人工智能》。人工智能是一个新领域，在生活中接触的频率颇高，但我们对其核心了解甚少，所以在对这个教材内容的处理，主要是通过概率去挖掘原理，让学生进步了解人工智能背后的实现方法。

二、教学对象分析

本节课授课对象为高一学生，高一学生对生活有较高的感知能力，对新事物也充满热情，且其理性思维较为丰富，对原理和技术细节较感兴趣。有鉴于此，本节课的设计不只停留在对人工智能产品的感知应用上，而是一定程度对其实现方法进行剖析和举例说明，满足学生的好奇心和求知欲。

三、教学目标分析

1、了解实现人工智能的常见方法，不同方法的适用范围

2、了解数据与机器学习的关系

3、了解人工智能技术发展的新趋势四、教学重难点分析

1、教学重点：机器学生的不同方法

2、教学难点：对卷积神经网络的理解五、教学过程

环

节

教师活动

设计意

图

1、

同学们，大家好，我是广州市铁一中学的陈旭龙老师，今天让我们一起来《探

通过生

引

秘人工智能》

活中的

入

说到人工智能，其实在我们生活中已经屡见不鲜了。

例子引

比如，我家里有一个智能音箱，我对它说：今天广州天气怎样，它就能把天

入课堂

气情况播放给我。它能听懂我的话，你说智不智能？当然智能啊！

比如我要出行，打开手机里的百度地图，输入我要去的目的地，它就能给我

规划路线，并且能过预估出行时间，路上是否会塞车，你说智不智能？当然

智能啊！

再比如，我们现在很多单位门口都有这种人脸识别的闸机，我一走过去，它

就能认出我是谁，然后判断给不给我进出，你说智不智能？当然智能啊！

2、

那么我的问题来了，有一道小学奥数题，是这样的：算法描述题乘以算等于

从对智

搜

题题题题题，这里的每一个汉字都对应一个数字。这时有一个机器人跳了出

能的一

索

来，告诉你答案，算法描述题对应的数字是79365，那么，你说这个机器人

般认识

算

智不智能？

开始，

法

启发对

有哪些信誉好的足球投注网站算

法的认

识。

我们先不要急于下结论，我们来看这个机器人是如何解决这个问题的。

其实方法也很简单，这里每一个汉字对应着一个数字，那么其范围无非是0

到9这十个数字，机器人很笨，他把每种可能都代入进去验算一下，判断式子是否成立，最后他就能求出答案。

这种把所有可能都进行试一试的方法，就叫做有哪些信誉好的足球投注网站算法。有哪些信誉好的足球投注网站算法是人工智能刚开始研究时的主要算法，它非常简单，但却给人工智能领域带来了很大的突破。

比如说1997年，IBM就造了一台专门用来做有哪些信誉好的足球投注网站的机器，叫DeepBlue深蓝，去挑战了当时的国际象棋第一人卡斯帕罗夫，并且击败了他，利用有哪些信誉好的足球投注网站算法解决了国际象棋的问题。

3、

当然了，国际象棋有很明确的规则，你知道每一步应该怎么走。但是很多生

通过分

机

活中的问题，并不是可以用这样抽象的规则来表达的。比如接下来这个例子：

辨鸢尾

器

给鸢尾花分类。

花的例

学

子，使

习

学生对

机器学

习有一

个感性

认识

鸢尾花的花瓣鲜艳美丽，让人赏心悦目，全世界鸢尾花的种类有30多种，

常见的有变色鸢尾和山鸢尾。鸢尾花有着形状与色彩相似的花瓣和萼片，但

是一般来说，变色鸢尾花的花瓣较大，山鸢尾的花瓣较小，这个较大和较小

是没有一个明确的规则的。

那么我们能够让机器像人类一样分辨出这两类花吗？

为了解决这个问题，我们采集了大量的数据，分别记录了不同种类的鸢尾花对应的花瓣的长度和花瓣的宽度。

对于每个数据，我们将其转换成右侧坐标轴上的一个点，x轴对应的是花瓣长度，y轴对应的是花瓣宽度，那么鸢尾花的分类就对应着在坐标轴上划一条线，使得变色鸢尾花的点位于直线上方，山鸢尾位于直线下方。

直线可以用线性函数来描述：即a_1x+a_2y+b=0，这里的a1、a2、b就是线性函数的参数。

我们不断地训练这个函数，如果对于已经标注好的数据，函数不能准确的分类，如下方这个变色鸢尾的数据，那么则调整函数的参数，使得函数适配已有的数据。

标注的数据越多，函数的训练就会越精确。

当这个函数训练好后，对于新输入的数据，我们就可以准确地分类了。

以上，函数根据已标注的数据进行自我参数改变以适应数据的过程，就叫做机器学习。

4、

深度学习

在以上分辨鸢尾花的例子中，我们比较容易地提取了鸢尾花的特征，这个特

征就是花瓣的长度和宽度。

但是，在我们生活中很多例子，特征是不好描述的，比如下图中是小猫和小狗的特征分别是什么呢？

认识机

器学习需要解决的问题的多样性，介绍深度学习的方法，通过对猫脸识别的例子，感性认识深度学习的训

练 过

程。

这是一个很难用抽象的数学语言描述出来的问题。

对于图像中的特征提取，我们往往用到卷积