人工智能导论 教案03-2.3人工智能的核心算法.docx

《人工智能导论》

教案

开设学院：

课程负责人：

《人工智能导论》教案

课程名称

人工智能导论

授课日期

XX年XX月XX日

班级

课堂类型

理论教学

章节名称

2.3人工智能的核心算法第3章人工智能的伦理与未来

目的要求

掌握机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉的基本原理与技术。

理解人工智能技术在自动驾驶、智能医疗等领域的应用案例。

分析人工智能发展对社会、伦理、就业的影响，以及面临的挑战。

培养批判性思维，对人工智能技术的未来发展提出自己的见解和建议。

学情分析

部分学生可能缺乏足够的理论知识基础，教学中需简化复杂概念，强调知识的实用性和应用性。

激发学生对人工智能技术的兴趣，通过实际案例和项目实践提高学习动机。

引导学生批判性地思考人工智能技术的社会影响，培养对伦理和社会责任的认识。

重难点

分析

深度学习、自然语言处理等技术原理复杂，是学习过程中的重点也是难点，需要通过简化概念和实际案例来辅助理解。

理解人工智能技术在不同领域的应用需要较强的跨学科知识，通过具体案例分析加深理解。

讨论人工智能的伦理问题和社会责任的同时培养学生个人思想是教学中的难点，需要引导学生进行深入思考和讨论。

信息化应用方法

思政元素

融合设计

思政元素

融入方式

科技强军

科技强国

播放我军新一代仿生机械骨骼的新闻报道视频

科技自信

文化自信

在人工智能伦理中列举我国人工智能领域中对信息安全保护的努力和示例

作业布置

完成平台上前三章课后习题。

参考资料

职教云，学银在线，国家资源库人工智能导论课程

教学过程

教学环节

教学内容

教师活动

学生活动

设计意图（含教学目的、信息化手段、思政融入情况、创新创业意识教育等）

课前

预习

基础阅读：指导学生阅读人工智能的基本定义和核心算法概念，如机器学习、深度学习等，以建立基础知识框架。

技术原理：分配教材中关于自然语言处理和计算机视觉的部分，让学生通过阅读理解这些技术的基本原理和应用场景。

案例分析：要求学生选择教材中的一个或多个应用案例（如自动驾驶、智能医疗等），进行深入阅读并思考技术如何具体应用，准备与同学分享。

完成基础阅读任务，对人工智能的核心算法有大概的轮廓。

构建基础的知识框架，为课堂提问和讨论做准备。

利用职教云平台提前布置预习任务

课

中

新课引入（10分钟）

以“日常生活中有没有接触过人工智能的算法？他们有什么相应的作用呢？”等问题切入课程，引导学生思考并参与到课程中。

以一个普通学生智能助理来安排日常生活的故事为例，逐渐引入机器学习和深度学习的概念。

参与讨论，表达对问题的简介。

提出进一步的问题和疑惑，引导老师深入讲解。

利用背景讲解让学生们对本次课程内容有一个整体的认识，以便深入讲解。

机器学习基础（15分钟）

讲解监督学习、无监督学习、强化学习概念：简介每种学习方式的定义、应用场景和关键算法（如线性回归、聚类分析、Q学习）。

通过房价预测（线性回归）和电子邮件分类（朴素贝叶斯）的示例，解释算法如何在实际中应用。

跟随老师讲解记录笔记

思考并参与在关于实际应用的讨论。

让同学们了解基础的机器学习概念，复习相关数学知识。

深度学习及其应用（10分钟）

讲解神经网络基本原理：介绍神经网络的结构和工作原理，以及如何通过多层网络处理复杂数据特征。

使用图像识别（卷积神经网络）和语音识别（循环神经网络）案例，说明深度学习技术的强大能力。

引用具体的猫狗实例给大家展示切实的实际应用。

用实例方式讲解神经网络的知识，并联系生活中常见动物，让学生们共情。

计算机视觉与自然语言处理（15分钟）

讲解计算机视觉概念：讨论计算机视觉的基本任务，如图像分类、目标检测和图像分割，及其在实际中的应用。

计算机视觉是使计算机通过图像和视频来理解世界的科学。涵盖面部识别、图像分类、目标检测等。

示例：支付宝的“刷脸支付”，解释如何通过人脸识别技术实现身份验证。

介绍自然语言处理的主要任务，如文本分类、情感分析。

自然语言处理让计算机能够理解、解释和生成人类语言。包括机器翻译、情感分析等。

示例：展示一个简单的情感分析案例，如分析社交媒体上的评论情感倾向。

学习了解各个知识点，积极参与提问。

针对个别较难理解的问题深入讨论。

人工智能伦理问题（15分钟）

探讨如何数据选择和算法设计可能导致对特定群体的不公平对待。举例说明，如面部识别技术在不同肤色人群中的准确性问题，以及如何通过多样化的数据集和算法审查来减少偏见。

讨论在收集、存储和处理个人数据时如何确保用户隐私。引入国内外的数据保护法律如GDPR，并探讨技术解决方案如数据脱敏和用户控制下的数据分享。

责任归属：深入讨论在人工智能