学习领域五 人工智能初步 项目 5-1 绘制人工智能知识树 课件 -2024—2025学年苏教版（2021）中职信息技术基础模块第二册.pptx

学习领域五人工智能初步·项目5-1绘制人工智能知识树

目录项目背景与意义01学习目标02核心知识点03操作流程演示04实践任务设计05课堂活动与互动06总结与拓展07

01项目背景与意义

20世纪40年代，图灵提出图灵测试，奠定人工智能理论基础，开启智能研究序幕。010203早期探索与理论奠基知识工程与专家系统深度学习与大数据驱动20世纪70年代，知识工程兴起，专家系统模拟专家决策，推动AI在专业领域应用。21世纪初，深度学习算法借助大数据蓬勃发展，使AI在图像识别、自然语言处理等领域取得突破。人工智能的发展历程

自动驾驶汽车利用传感器和算法实现环境感知与自主决策，提高交通安全与效率。智能交通与自动驾驶AI分析医学影像、电子病历，辅助医生诊断疾病，提高诊断准确率与效率。医疗健康与辅助诊断金融机构运用AI算法分析海量交易数据，预测市场风险，防范欺诈行为。金融风险预测与防范人工智能的应用领域

010203就业结构的变革AI技术发展改变就业结构，创造新职业，如数据科学家，也使部分传统职业面临挑战。教育模式的创新伦理与法律问题的凸显教育领域引入AI个性化学习系统，根据学生特点提供定制化教学方案。AI发展引发伦理与法律问题，如算法偏见、数据隐私保护，需建立相应规范。人工智能对社会的影响

02学习目标

人工智能基础理论掌握人工智能的基本概念、发展历史与主要流派，理解其理论框架。人工智能关键技术学习机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，了解其原理与应用。人工智能应用领域了解人工智能在交通、医疗、金融等领域的应用案例，分析其优势与挑战。知识目标

能够运用思维导图工具绘制人工智能知识树，清晰呈现知识体系。绘制知识树的能力学会收集人工智能相关资料，整理归纳知识点，为知识树绘制提供素材。信息收集与整理能力在知识树绘制过程中，与团队成员协作，有效沟通，共同完成项目。团队协作与沟通能力能力目标

通过绘制知识树，激发学生对人工智能的探索兴趣，培养创新思维。培养创新思维主动学习人工智能知识，提升自主学习能力，适应技术快速发展的需求。增强学习能力学会筛选、整理网络信息，培养信息素养，提高信息处理效率。提升信息素养素养目标

03核心知识点

人工智能是模拟人类智能的学科，涵盖机器学习、自然语言处理等，目标是使机器具备类似人类的智能行为。人工智能的定义与范畴从图灵测试到深度学习，人工智能经历了早期探索、知识工程、大数据驱动等阶段，不断取得突破。人工智能的发展历程符号主义、连接主义、行为主义是人工智能的三大流派，各有理论基础与应用场景，推动AI发展。人工智能的主要流派人工智能基础理论

020301机器学习是AI核心，包括监督学习、无监督学习、强化学习，通过算法让机器从数据中学习规律。机器学习算法深度学习是机器学习的分支，基于神经网络，如TensorFlow、PyTorch，处理复杂数据，实现图像、语音识别。深度学习框架自然语言处理使机器理解人类语言，包括词嵌入、语言模型，应用于机器翻译、情感分析等，提升人机交互体验。自然语言处理技术人工智能关键技术

智能交通利用AI优化交通流量、实现自动驾驶，提高出行效率与安全，如智能信号灯、自动驾驶汽车。AI在医疗领域辅助诊断、药物研发，分析医学影像、电子病历，提高诊断准确率，加速新药研发进程。金融机构运用AI预测市场趋势、防范风险，通过算法分析交易数据，提供个性化金融产品与服务。智能交通系统金融科技服务医疗健康应用人工智能应用领域

04操作流程演示

确定绘制主题明确知识树绘制主题为“人工智能知识体系”，涵盖基础理论、关键技术、应用领域等。收集整理资料搜集人工智能相关书籍、论文、网站资料，整理知识点，按主题分类，为绘制提供素材。选择绘制工具选择适合的思维导图工具，如XMind、MindManager，熟悉其功能与操作，便于知识树绘制。知识树绘制准备

根据主题搭建知识树框架，分基础理论、关键技术、应用领域三大分支，明确各部分层级关系。构建知识树框架将整理的知识点逐一填充到框架中，详细阐述每个知识点，如机器学习算法原理、智能交通应用场景。填充知识点内容调整知识树布局，使结构清晰、美观，合理安排节点位置，避免交叉重叠，便于阅读理解。优化知识树布局知识树绘制过程

在知识树关键节点添加注释，解释复杂概念或原理，帮助理解；也可补充案例，增强实用性。添加注释与说明将知识树导出为图片或PDF格式，便于展示、分享与打印，也可上传至知识管理平台，供他人学习参考。导出与分享审核知识树内容，检查知识点准确性、完整性，修改错误或遗漏，确保知识树质量。审核与修改知识树绘制完善

05实践任务设计

任务要求与主题选择要求学生确定知识树绘制主题，聚焦人工智能某一细分领域，如深度学习在图像识别中的应用。学生围绕主题收集资料，整理知识点，按逻辑分类，为绘