内容正文:
第6章 人工智能耀未来
大数据助力智能
第28节
人教版
学习目标
01
课堂导入
02
新知探究
03
知识总结
04
智慧挑战
05
兴趣园地
06
目录
CONTENTS
2
了解大数据的应用
认识人工智能所使用的大数据及其作用
学习目标
提升利用大数据解决实际问题的兴趣
课堂导入
这几种花你认识吗?
体验“百度识图”,用它识别这些花朵,将名字记录下来。
新知探究
迎春花
角堇
鸢尾兰
姬小菊
“百度识图”识别花朵需要哪些数据?
学习任务单 活动1
一、发现“拍照识花”背后的数据
“拍照识花”需要用到花朵图像库,不同的软件使用的图像库可能不同。例如,中国科学院植物研究所开发的软件,其使用的是中国植物图像库。
新知探究
PPBC中国植物图像库 (iplant.cn)
截至 2024年7月17日,中国植物图像库已经收录各类植物图片627科7724属79974 种17131893幅。成为公众获取中国植物图片信息的重要平台。
新知探究
实践体验:打开“中国植物图像库”,搜索活动1中的花朵图像数据,或查找你感兴趣的其他图像数据。
学习任务单 活动2
百度识图查植物的数据源主要来自其与中科院及多家植物园合作构建的专业数据库,覆盖全球超3万种动植物,包含超过2000万张标注图像,并结合百度知识图谱进行科、属、种的科学划分。
新知探究
软件如何从多种多样的花朵中识别出迎春花呢?
当使用数字设备中的识物软件拍摄待识别的花朵后,会提取花朵的特征信息。然后,会将这些特征与图像库中相应的花朵图片特征进行比对,若图片的相似度足够高,则认为待识别的花就是这种花并输出结果。
新知探究
采集花朵图片
提取花朵的特征
将其与图像库中
花朵的特征比对
输出识别的结果
黄色花瓣
每朵有6枚瓣片
花单生于叶腋处
花冠为金黄色
花瓣常为倒卵形或椭圆形
图像库为“拍照识花”提供了重要的数据支持。
在“百度识图”平台上,除了植物,还可以识别商品、风景、人物、汽车、表情等类别。在实际生活中,还有很多识物类软件应用,如人脸识别门禁、车牌识别系统等。
新知探究
学习任务单 活动2
参照“拍照识花”基本流程,分析人脸识别的过程,并记录步骤流程。
新知探究
采集人脸图片
提取人脸的特征
将其与图像库中
人脸的特征比对
输出识别的结果
学习任务单 活动3
同理,将“花朵”改为“人脸”或“车辆”,就可以在其他识物类软件中实现人脸识别或车辆识别。
“拍照识花”、“人脸识别”都是大数据的应用。
新知探究
什么是大数据?
数据的数量庞大
数据蕴含着巨大的价值
人工智能辅助挖掘
如何挖掘巨大的价值?
人工智能是挖掘大数据价值的一把万能钥匙。大数据的日常应用比较常见,如“拍照识物”“智能对弈”“购物推荐”“音乐推荐”等。
新知探究
二、思考机器计算和人工计算的异同
阿尔法围棋(AlphaGo)结合数百万人类围棋专家的棋谱,用了3000万盘比赛作为训练数据,不断提升预测下一步的能力,其第二代版本在2016年以4:1的总比分战胜了人类围棋世界冠军。
新知探究
这时候的AlphaGo使用的训练数据是人类围棋专家的棋谱,如果没有人类老师呢?
二、思考机器计算和人工计算的异同
阿尔法围棋的最后一代版本AlphaGoZero,在完全摒弃人类棋谱数据的前提下,经过3天490万盘的自我博弈后,以100:0完胜阿尔法围棋第二代版本。
新知探究
学习任务单 活动3
对比交流,阿尔法围棋的机器计算和人工计算有哪些共同点,有哪些不同点?
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机器能利用其超强的计算能力,对海量数据进行整合,通过学习规则、不断练习、预测未来的方式持续提升对弈能力。同时,在人工智能的应用中,对大数据的使用并非越多越好,数据的品质、算法的设计也是影响性能的重要因素。
新知探究
大数据分析已经延伸到更多的体育项目,如篮球、足球和游泳等,都有使用大数据实现科学训练的案例。
知识总结
大数据助力智能
大数据的特点是数据量庞大、蕴含巨大价值
人工智能能挖掘大数据的巨大价值
大数据广泛应用于生活、科技、交通、体育等各个领域
2.“拍照识花” 能准确识别花朵,依靠的是()
A.随机猜测
B.海量植物图像大数据
C.老师的讲解
1.关于大数据的特点,说法正确的是()
A.数据量很少
B.数据量庞大且有巨大价值
C.没有任何用处
智慧挑战
智慧挑战
解析:大数据的核心特点是数据量庞大,并且能挖掘出巨大价值。
答案: B
解析:拍照识花通过比对中国植物图像库的海量大数据,才能准确识别植物。
答案:B
兴趣园地
绘制黑洞 “画像”
2022年5月12日晚9时许,天文学家公布了银河系中心超大质量黑洞——人马座A*(SgrA*)的照片。请上网搜索黑洞“画像”使用了哪些数据。分析大数据在其中的作用。
1.黑洞“画像”使用的数据是:__________________________________________
2.大数据在其中的作用是:
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谢谢
下节课见!
Thanks!
人教版
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