第六单元第2课 人工智能离不开算法（教学课件）信息科技苏科版五年级下册（新教材）

第六单元 在线社会中的算法 人工智能离不开算法 第2课 苏科版·五年级 学习目标 01 课堂导入 02 新知探究 03 智慧挑战 04 兴趣园地 05 知识总结 06 目录 CONTENTS 2 学习目标 01 了解图像识别、机器学习等人工智能典型应用；理解机器学习的基本原理（训练→模型→预测）；知道人工智能算法的一般步骤（提取特征→训练模型→进行预测）。 通过“刷脸”解锁、手势识别实验等活动，经历“观察—体验—分析—优化”的探究过程，掌握人工智能算法的工作原理。 感受人工智能算法的神奇魅力，同时理性认识其局限性，培养科学探究精神和伦理意识。 02 03 PART 1 课堂导入 同学们，你们有没有见过爸爸妈妈用“刷脸”的方式解锁手机、进行在线支付？或者用语音控制智能音箱？这些神奇的功能是怎么实现的呢？ 其实，这些人工智能应用的背后，都有一个共同的“大脑”——算法。算法对于人工智能而言，就如同大脑对于人的身体一样，它不仅为人工智能提供了智慧，更为其注入了灵魂。 PART 2 新知探究 智慧挑战 一、人工智能与算法的关系 学习任务单 活动1 我们经常看到父母通过“刷脸”的方式，轻松地解锁手机或进行在线支付。思考并讨论:手机是如何识别身份并完成认证的? “刷脸”解锁手机其实靠的就是图像识别技术，这是人工智能的一个典型应用。 智慧挑战 一、人工智能与算法的关系 学习任务单 活动1 图像识别技术的应用 智慧挑战 一、人工智能与算法的关系 学习任务单 活动1 你的生活中还遇到过哪些人工智能应用呢？ ——除了图像识别技术，人工智能还有很多应用领域，如机器翻译、语音识别与语音合成、智能推荐等。无论是哪个领域的人工智能应用，算法都是其重要支撑。 人工智能中有一个重要的分支叫机器学习。它的原理和人类学习的过程很相似。大家想想，我们小时候是怎么认识猫的？ PART 3 智慧挑战 新知探究 二、机器学习的基本原理 学习任务单 活动2 一个刚出生的婴儿见到小猫知道它是猫吗？ 圆圆的脸 尖尖的耳朵 长长的胡须 …… 新知探究 二、机器学习的基本原理 学习任务单 活动2 输入 机器学习的基本原理就是借助大量数据进行训练，形成模型，并不断调整优化。当遇到新问题时，机器将新数据与模型对比，给出预测结果。 新知探究 二、机器学习的基本原理 学习任务单 活动2 • 训练： 给机器看大量猫的图片，告诉它“这是猫”。 • 模型： 机器总结出猫的特征规律（如：有胡须、尖耳朵等）。 • 预测： 给机器一张新图片，它根据模型判断是不是猫。 新知探究 二、机器学习的基本原理 学习任务单 活动2 机器学习 新知探究 二、机器学习的基本原理 学习任务单 活动3 试着用自然语言描述，机器学习如何判断一个水果是苹果还是香蕉？ 任务： 人工智能算法一般有三个主要步骤: 首先，提取数据的关键特征; 其次，利用这些特征训练人工智能模型; 最后，使用该模型进行预测。 PART 4 兴趣园地 三、实验室：体验“手势识别”程序 兴趣园地 学习任务单 活动4 使用课程平台上的“手势识别”程序，借助摄像头，体验人工智能判断手势的过程。 任务： 1.运行“手势识别”程序，观察特征提取 （1）界面中展示了哪几种手势？ （2）程序是如何提取这些手势的特征的？ 三、实验室：体验“手势识别”程序 兴趣园地 学习任务单 活动4 使用课程平台上的“手势识别”程序，借助摄像头，体验人工智能判断手势的过程。 任务： 2.采集手势样本，训练模型 （1）按照“手势采集记录表”记录自己采集手势的过程 （2）采集不同角度、不同方向的手势样本，完成模型训练。 三、实验室：体验“手势识别”程序 兴趣园地 学习任务单 活动4 使用课程平台上的“手势识别”程序，借助摄像头，体验人工智能判断手势的过程。 任务： 采集完成后，程序能识别你的手势吗？正确率怎么样？如果识别不准确，可能是为什么？ ——可以通过增加样本数量、采集不同角度、去除模糊样本等方式来提高手势识别的正确率 四、伦理思考与迁移挑战 兴趣园地 学习任务单 活动5 算法设计不仅涉及技术问题， 还涉及伦理道德。 研发者需要权衡不同的风险与价值。 四、伦理思考与迁移挑战 兴趣园地 学习任务单 活动5 四、伦理思考与迁移挑战 兴趣园地 学习任务单 活动6 学校运动会要进行运动员检录，小慧想编写一个能自动识别运动员号牌数字的程序。你能尝试修改‘手势识别’程序，实现数字识别的功能吗？ 任务： 四、伦理思考与迁移挑战 兴趣园地 学习任务单 活动6 有趣的人工智能合成照 运用人工智能算法，可以将人物图片与某种风格的图片合成，生成全新的具有特定风格的人物图片。这样我们就可以对图片进行创意设计，创造出自己喜欢的合成照。 PART 5 知识总结 知识总结 • 人工智能应用：图像识别、语音识别、机器翻译、智能推荐…… • 机器学习原理：训练（大量数据）→ 形成模型 → 预测（新数据） • 人工智能算法三步骤：1.提取特征 2.训练模型 3.进行预测 • 体验：手势识别（样本越多，识别越准） • 思考：算法与伦理（自动驾驶的抉择） 人工智能离不开算法 谢谢 下节课见！ Thanks！ 苏科版·五年级 Lavf59.30.100 Packed by Bilibili XCoder v2.0.2 $