项目5-1绘制人工智能知识树（教案）-【中职专用】高一信息技术同步精品教案+课件（苏教版2021·第二册）

教学单元 学习领域五 教学主题 项目5-1绘制人工智能知识树 教学目标 知识与技能 · 掌握人工智能的概念； · 了解和举例说明人工智能的简单应用； · 理解人工智能的关键技术。 过程与方法 · 能够通过实际案例学习，理解人工智能对人类生活乃至人类存在的挑战，提升数字化学习能力和创新意识。 情感态度价值观 · 能够正确认识和运用人工智能。 核心素养培养 能够对人工智能和物联网产生兴趣，开展探索，提升数字化学习与创新能力。 教学内容 人工智能的概念与应用；人工智能的关键技术 教学媒体 电子白板、PPT 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 情境导入 播放【阿尔法狗】的视频，让学生了解阿尔法狗作为人工智能应用，其对人类的威胁和强大之处。 学生观看视频，并思考阿尔法狗的技术原理。 播放视频，情境创设，吸引学生的兴趣，结合实例让学生能够产生探究人工智能的想法。 新知讲授 【人机大战——历史资料搜寻】 “阿尔法围棋”的横空出世激发了全社会研究的热情。恰逢学校“人工智能科普营”活动，请你作为志愿者参与其中，协助搜集信息，并为活动出谋划策。 活动1：完成【人机对战历史】表 完成做表，并讲述每个阶段的人机对战背后的故事以及对你的启发。 总结每个故事背后，人类失败的原因！ 展示并讲述以下故事： 【深蓝】的故事 【沃森】的故事 【阿尔法围棋与李世石】的故事 【阿尔法狗与柯洁】的故事 组织课堂活动，让学生自主学习，搜集资料，并组织故事，合理表述，提升口语表达能力和逻辑思维能力，在故事中思考人工智能与人类的对战价值。 · 人类究竟败在了哪里？ · 请你总结。 · 1、机器不知疲倦、没有生理极限； · 2、机器进化速度超级快，拥有自主学习的能力； · 3、机器通过自己的策略、算法来学习、破解人类的博弈。 · 4、机器的“脑容量”非常强大。 · …… 【人工智能的概念与应用】 1950年的“图灵测试”揭开了人工智能的序幕。一般而言，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境，获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 有人把人工智能分成弱人工智能和强人工智能。弱人工智能一般指实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推理和解决问题。强人工智能是指真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器。 播放【人工智能应用】视频 让学生能够自主总结和举例 · 01无人驾驶汽车 · 02 人脸识别 · 03 机器翻译 · 04 声纹识别 · 05 智能客服机器人 · 06 智能外呼机器人 · 07 智能音箱 · 08 个性化推荐 · 09 医学图像处理 · 10 图像搜索 学生认真思考并记录笔记。 学生举例说明相对应的人工智能应用场景。 结合生活实例，引导学生能够自己思考人工智能应用，让学生深度理解人工智能的概念，并区别生活中人工智能应用和非人工智能应用。 【知识点三、人工智能关键技术】 人工智能两大技术： · 算法： . 神经网络算法、机器学习算法等。 · 传感器： . 如温度传感器、压力传感器； 【神经网络】 播放【神经网络】的视频 · 人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。 · 每个节点也称为一个人工神经元，它们连接到另一个节点，具有相关的权重和阈值。 · 如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，那么会激活该节点，并将数据发送到网络的下一层。 否则，不会将数据传递到网络的下一层。 【机器学习】 · 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。 · 与传统的 为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成 任务。 · 举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的 收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议 并鼓励产品消费 【深度学习】 · 最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。 · 深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。 · 深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防 性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现 【三者联系】 · 机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。 · 我们就用最简单的方法—— 同心圆，可视化地展现出它们三者的关系 . 认真学习，并自主搜索