人工智能基础(高中版)
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(完整版)人工智能基础课程
➢ 专家系统：基于人工定义的规则来回答特定问题（局限性）
➢ 机器学习（machine learning） 通过学习（learning）来获得进行预测或判断的能力，
这样的方法已经成为人工智能的主流方法。
人工智能概述
机器学习的方法
从数据中学习
➢ 从已知数据去学习数据中蕴含的规律或判断规则，再把学到的规 则应用到新数据并作出判断或预测
达特茅斯楼
2006年，会议五十年后，当事人重聚达特茅斯。左起： 摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，智能的第一次浪潮（1956-1974）
1963年，美国高等研究计划局投入两百万美元 给麻省理工学院，培养了早期的计算机科学和人 工智能人才。
1964-1966年，约瑟夫・维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）教授建立了世界上第一个自然 语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配 和对话规则与人聊天。
特征的质量很大程度上决定了分类器最终分类效果的好坏 不同类型的数据，不同的特征提取方法
例：鸢尾花特征的提取 ➢ 通过实际观察,花瓣的长度和宽度作
为有效分类鸢尾花的特征 ➢ 特征的数学表达：特征向量 ������������, ������������ ➢ 问题的描述：特征点和特征空间
特征与分类器
爱德华・费根鲍姆 “专家系统之父”
人工智能的出现及发展
人工智能的第三次浪潮（2011-现在）
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人 工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学 工具，为人工智能打造更坚实的数学基础。在数学的驱动下，一大批新的数学模 型和算法被发展起来，逐步被应用于解决实际问题，让科学家看到了人工智能再 度兴起的曙光。
➢ 机器学习（machine learning） 通过学习（learning）来获得进行预测或判断的能力，
这样的方法已经成为人工智能的主流方法。
人工智能概述
机器学习的方法
从数据中学习
➢ 从已知数据去学习数据中蕴含的规律或判断规则，再把学到的规 则应用到新数据并作出判断或预测
达特茅斯楼
2006年，会议五十年后，当事人重聚达特茅斯。左起： 摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，智能的第一次浪潮（1956-1974）
1963年，美国高等研究计划局投入两百万美元 给麻省理工学院，培养了早期的计算机科学和人 工智能人才。
1964-1966年，约瑟夫・维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）教授建立了世界上第一个自然 语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配 和对话规则与人聊天。
特征的质量很大程度上决定了分类器最终分类效果的好坏 不同类型的数据，不同的特征提取方法
例：鸢尾花特征的提取 ➢ 通过实际观察,花瓣的长度和宽度作
为有效分类鸢尾花的特征 ➢ 特征的数学表达：特征向量 ������������, ������������ ➢ 问题的描述：特征点和特征空间
特征与分类器
爱德华・费根鲍姆 “专家系统之父”
人工智能的出现及发展
人工智能的第三次浪潮（2011-现在）
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人 工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学 工具，为人工智能打造更坚实的数学基础。在数学的驱动下，一大批新的数学模 型和算法被发展起来，逐步被应用于解决实际问题，让科学家看到了人工智能再 度兴起的曙光。
高中人工智能课程 机器学习入门级算法 课件
• 使用之前学习的神经网络提取人脸特 征
• 人脸识别旨在辨别人脸的身份，神经网 络为了胜任这一任务，在训练过程中 已经学会总结了最适合辨别人脸的特 征，这 些特征非常适合我们用于作人脸 聚类。
• 一般选用倒数第二层网络的输出作 为特征
三
人脸聚类 人脸聚类：使用K均值聚类算法处理获 得的人脸特征
经过K均值聚类，人脸根据特征的不同 ，被分为若干类。选取其中某一类，使用计算机 自动排版的技术，就 可以得到右图所示的精 美的相册页了。
典型的监督学习任务：分类与回归 二典型的无监督任务：聚类
1）回归算法演示：
样本数据： 特征 标签
（（x1），（y1）） （（x2），（y2）） （（x3），（y3）） （（x4），（y4）） 。。。。。。 。。。。。。
y为连续值
二
2）分类算法演示
样本数据：
特征
标签
（（x11，x12），（y1））
人脸聚类
三
入门算法总结：
1 、线性回归 2 、感知机 3 、Kmeans 4 、KNN
谢谢倾听 欢迎指导交流
高中人工智能课程 机器学习入门级算法
目录
一、机器学习入门级算法
二、图形化编程实现算法
又是一年蝉鸣时
三、人工智能创意编程竞赛
机器学习算法
1、人工智能、机器学习与深度学习
人工智能（ArtificialIntelligence），它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的 智能的理论、方法、技术及应用系统的一 门新的技术科学。 机器学习（MachineLearning）使用算 法来解析数据、从中学习，它然后对真实世 界中的事件做出决策和预测。它使用大量 的数据来“训练”，它通过各种算法从数据中 学习如何完成任务。 深度学习（DeepLearning），它作为机器 学习的分支，它它试图使用包含复杂结构或 者由多重非线性变换构成的多个处理层对 数据进行高层抽象的算法。
• 人脸识别旨在辨别人脸的身份，神经网 络为了胜任这一任务，在训练过程中 已经学会总结了最适合辨别人脸的特 征，这 些特征非常适合我们用于作人脸 聚类。
• 一般选用倒数第二层网络的输出作 为特征
三
人脸聚类 人脸聚类：使用K均值聚类算法处理获 得的人脸特征
经过K均值聚类，人脸根据特征的不同 ，被分为若干类。选取其中某一类，使用计算机 自动排版的技术，就 可以得到右图所示的精 美的相册页了。
典型的监督学习任务：分类与回归 二典型的无监督任务：聚类
1）回归算法演示：
样本数据： 特征 标签
（（x1），（y1）） （（x2），（y2）） （（x3），（y3）） （（x4），（y4）） 。。。。。。 。。。。。。
y为连续值
二
2）分类算法演示
样本数据：
特征
标签
（（x11，x12），（y1））
人脸聚类
三
入门算法总结：
1 、线性回归 2 、感知机 3 、Kmeans 4 、KNN
谢谢倾听 欢迎指导交流
高中人工智能课程 机器学习入门级算法
目录
一、机器学习入门级算法
二、图形化编程实现算法
又是一年蝉鸣时
三、人工智能创意编程竞赛
机器学习算法
1、人工智能、机器学习与深度学习
人工智能（ArtificialIntelligence），它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的 智能的理论、方法、技术及应用系统的一 门新的技术科学。 机器学习（MachineLearning）使用算 法来解析数据、从中学习，它然后对真实世 界中的事件做出决策和预测。它使用大量 的数据来“训练”，它通过各种算法从数据中 学习如何完成任务。 深度学习（DeepLearning），它作为机器 学习的分支，它它试图使用包含复杂结构或 者由多重非线性变换构成的多个处理层对 数据进行高层抽象的算法。
第2章人工智能技术基本原理2.5神经网络与深度学习 -高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(教案)
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）：在基本的感知机基础上增加一层或多层隐藏层，可以解决非线性问题，通过前向传播算法传递信息，并通过反向传播算法优化参数。
关键概念理解：包括前向传播、激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU等）、损失函数（如均方误差、交叉熵等）、误差反向传播、优化器（如梯度下降、Adam优化算法等）。
提升学生的编程能力和数据分析能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
提供一系列练习题，包括理论问答和实际操作题目，涵盖当天学习的所有重点内容。
走动课堂，为学生答疑解惑。
独立或小组合作完成练习题。
分享解题思路和答案，进行互评。
通过实际操作和理论问题的结合，帮助学生全面理解和掌握知识点。
增强学生的合作能力和批判性思维。
人工神经网络的实现过程
数据采集与预处理
模型搭建与编译
模型训练与测试
预测新数据
2.5.2卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络（CNN）
卷积运算的生物学启发
卷积层、池化层的作用
CNN的网络结构和训练过程
图像识别应用案例
循环神经网络（RNN）
RNN的序列数据处理能力
长短期记忆网络（LSTM）
RNN在自然语言处理中的应用
学习重难点
教学重点：
理解人工神经网络（ANN）的基本概念和原理，包括其与生物神经网络（BNN）的关系。
掌握M-P神经元模型，理解其工作原理及如何通过加权计算和激活函数产生输出。
学习多层感知机（MLP）的概念，理解前向传播算法和反向传播学习算法在训练过程中的作用。
理解前向传播、激活函数、损失函数、误差反向传播以及优化器与梯度下降等关键概念。
关键概念理解：包括前向传播、激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU等）、损失函数（如均方误差、交叉熵等）、误差反向传播、优化器（如梯度下降、Adam优化算法等）。
提升学生的编程能力和数据分析能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
提供一系列练习题，包括理论问答和实际操作题目，涵盖当天学习的所有重点内容。
走动课堂，为学生答疑解惑。
独立或小组合作完成练习题。
分享解题思路和答案，进行互评。
通过实际操作和理论问题的结合，帮助学生全面理解和掌握知识点。
增强学生的合作能力和批判性思维。
人工神经网络的实现过程
数据采集与预处理
模型搭建与编译
模型训练与测试
预测新数据
2.5.2卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络（CNN）
卷积运算的生物学启发
卷积层、池化层的作用
CNN的网络结构和训练过程
图像识别应用案例
循环神经网络（RNN）
RNN的序列数据处理能力
长短期记忆网络（LSTM）
RNN在自然语言处理中的应用
学习重难点
教学重点：
理解人工神经网络（ANN）的基本概念和原理，包括其与生物神经网络（BNN）的关系。
掌握M-P神经元模型，理解其工作原理及如何通过加权计算和激活函数产生输出。
学习多层感知机（MLP）的概念，理解前向传播算法和反向传播学习算法在训练过程中的作用。
理解前向传播、激活函数、损失函数、误差反向传播以及优化器与梯度下降等关键概念。
第六章人工智能说课稿高中信息技术必修1数据与计算说课稿(粤教版)
1.以生活中的实例作为切入点，如智能语音助手、自动驾驶汽车等，让学生思考这些人工智能技术是如何影响我们的日常生活的。
2.通过播放一段关于人工智能发展的短视频，让学生直观地了解人工智能的过去、现在和未来，引发他们对人工智能的好奇心。
3.提问方式引导学生思考：“你们认为人工智能是什么？它会给我们的生活带来哪些改变？”通过这些问题，激发学生的探究欲望，为接下来的新课学习奠定基础。
此外，如何引导学生正确看待人工智能技术对社会的影响，也是本节课的一个难点。教师需关注学生的情感态度，适时进行引导，使其形成正确的价值观。总之，在教学中要注重理论与实践相结合，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
二、学情分析导
（一）学生特点
本节课面向的高中生大约在16-18岁之间，这个年龄段的学生思维活跃，好奇心强，具备一定的独立思考能力。在认知水平上，他们已经掌握了基本的计算机操作技能和编程思维，能够理解较为抽象的概念。在学习兴趣方面，学生对新兴科技、尤其是人工智能这类前沿领域表现出浓厚兴趣。然而，在学习习惯上，部分学生可能仍依赖于教师的引导，自主学习能力有待提高。
1.收集和分析学生的课堂反馈。
2.评估学生的巩固练习和作业完成情况。
3.观察学生在课堂上的参与度和互动情况。
反思和改进措施：
1.根据学生的反馈和表现调整教学方法，提高教学内容的可理解性。
2.增加课堂互动环节，鼓励更多学生参与讨论。
3.对教学内容进行适当调整，确保理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
第六章人工智能说课稿高中信息技术必修1数据与计算说课稿（粤教版）
一、教材分析
（一）内容概述
本节课为高中信息技术必修1数据与计算说课稿的第六章——人工智能。在整个课程体系中，本章起着承前启后的关键作用。前面章节主要学习了计算机的基本原理和编程思维，而本章将在此基础上，带领学生探索现代信息技术领域的热点——人工智能。本章主要知识点包括：人工智能的定义、发展历程、基本技术原理、应用领域及其对社会的影响。
2.通过播放一段关于人工智能发展的短视频，让学生直观地了解人工智能的过去、现在和未来，引发他们对人工智能的好奇心。
3.提问方式引导学生思考：“你们认为人工智能是什么？它会给我们的生活带来哪些改变？”通过这些问题，激发学生的探究欲望，为接下来的新课学习奠定基础。
此外，如何引导学生正确看待人工智能技术对社会的影响，也是本节课的一个难点。教师需关注学生的情感态度，适时进行引导，使其形成正确的价值观。总之，在教学中要注重理论与实践相结合，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
二、学情分析导
（一）学生特点
本节课面向的高中生大约在16-18岁之间，这个年龄段的学生思维活跃，好奇心强，具备一定的独立思考能力。在认知水平上，他们已经掌握了基本的计算机操作技能和编程思维，能够理解较为抽象的概念。在学习兴趣方面，学生对新兴科技、尤其是人工智能这类前沿领域表现出浓厚兴趣。然而，在学习习惯上，部分学生可能仍依赖于教师的引导，自主学习能力有待提高。
1.收集和分析学生的课堂反馈。
2.评估学生的巩固练习和作业完成情况。
3.观察学生在课堂上的参与度和互动情况。
反思和改进措施：
1.根据学生的反馈和表现调整教学方法，提高教学内容的可理解性。
2.增加课堂互动环节，鼓励更多学生参与讨论。
3.对教学内容进行适当调整，确保理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
第六章人工智能说课稿高中信息技术必修1数据与计算说课稿（粤教版）
一、教材分析
（一）内容概述
本节课为高中信息技术必修1数据与计算说课稿的第六章——人工智能。在整个课程体系中，本章起着承前启后的关键作用。前面章节主要学习了计算机的基本原理和编程思维，而本章将在此基础上，带领学生探索现代信息技术领域的热点——人工智能。本章主要知识点包括：人工智能的定义、发展历程、基本技术原理、应用领域及其对社会的影响。
高中人工智能讲课第一讲(调整了顺序)PPT课件
• 哥伦比亚大学
13
人工智能会像互联网一样改变世界
• 互联网的思想改造传统行业已经开始 互联网+
• 第一波，互联网通讯。1990年代中期开始，电子邮件、QQ即时通讯、微信移动通讯
• 第二波：互联网媒体。
• 第三波：互联网游戏。
• 第四波：互联网视频。我们不再受制于电视台的施舍，想看什么就看什么，还可以一边看一边和影 迷交流
人工智能基础
未来已来，你准备好了吗？
1
科幻作家道格拉斯·亚当斯的科技三定律
• 1）任何在我出生时已经有的科技都是稀松平常的世界本来秩序的一部分。 • 2）任何在我15-35岁之间诞生的科技都是将会改变世界的革命性产物。 • 3）任何在我35岁之后诞生的科技都是违反自然规律要遭天谴的。
2
四次工业革命
• 人脸识别（照相，天网） • 语音输入（微信，输入法） • 自然语言处理（聊天机器人） • 新闻、广告、购物推送 • 无人驾驶汽车 • 地图，导航
9
未来已来——人工智能现状
• 现在，人类已经掌握了弱人工智能。你的手机充满了弱人工智能系统。 • 人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和
6
中国35所高校将开设人工智能本科专业பைடு நூலகம்
• 获批建设的35所高校中， • 既有浙江大学、南京大学、吉林大学等综合性大学， • 也有武汉理工大学、电子科技大学等理工科院校
7
未来已来——人工智能现状
• 1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡 斯帕罗夫（棋谱，蛮力，2亿次/秒）
演讲人：XXXXXX
时 间：XX年XX月XX日
20
反应的差别， 则可以论断该机器具备人工智能。 • 图灵奖,由美国计算机协会（ACM）于1966年设立，计算机界的诺贝尔奖,
普通高中信息技术课程必修1中的人工智能
普通高中信息技术课程必修1中的人工智能人工智能是一门综合性的学科，涉及到计算机科学、统计学、机器学习、语言学、心理学等多个学科内容。
在信息技术课程必修1中，对人工智能进行系统的讲解和学习，可以帮助学生建立起对人工智能的全面认识，并且为他们的将来的学习和研究打下坚实的基础。
下面，本文将从人工智能的概念、发展历程、应用领域和学习意义等方面进行详细介绍。
人工智能是指通过程序和算法使计算机表现出类似人类智能的一种技术。
在实际应用中，人工智能可以模拟人类的感知、理解、推理、学习、决策和行动等一系列智能行为。
其核心在于模仿人类思维过程，实现智能化的计算机系统。
目前，人工智能已经广泛应用于自然语言处理、图像识别、机器翻译、智能交通、金融风控等诸多领域，并且正在不断扩展到更多的领域和行业。
人工智能的发展历程可以追溯到上世纪50年代。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式被定义为一门独立的学科。
随后，人工智能在学术界和工业界得到迅速发展，出现了许多标志性的成果和里程碑式的事件。
代表性的成就包括国际象棋世界冠军的击败、语音识别的实现、图像识别的突破等。
在普通高中信息技术课程必修1中，适当介绍人工智能的发展历程，可以帮助学生了解这门学科的源起和发展脉络，提高他们对人工智能的兴趣和好奇心。
人工智能的应用领域涵盖了诸多领域和行业。
在医疗卫生领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、开展医疗影像分析等。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况和特点，个性化地制定教学计划和方式，并开展智能辅助教学。
在金融领域，人工智能可以通过大数据分析和机器学习，进行风险评估、信用评级、交易预测等。
在智能制造领域，人工智能可以实现自动化生产、智能设备维护等。
在普通高中信息技术课程必修1中，适当介绍人工智能在各个领域的应用案例，不仅可以帮助学生了解人工智能的具体应用方式，还可以拓宽他们对人工智能的认识和理解。
人工智能作为信息技术的前沿技术，对普通高中学生的学习和未来的发展具有重要的意义。
第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解回归算法的基本概念及其在学习中的应用，包括一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归的区别。
掌握回归分析的适用场景，能够区分连续值预测问题与离散值分类问题。
学习回归算法的一般流程，包括数据收集、算法训练、测试和应用。
培养技能：训练学生的数据处理和软件操作能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
布置练习题：给出一些与回归分析相关的练习题，如使用其他数据集来练习回归分析。
讨论与反馈：组织课堂讨论，回顾学到的知识，并给予学生反馈。
独立练习：独立完成教师布置的练习题，应用所学知识。
知识回顾：参与讨论，回顾本节课的重点和难点。
巩固知识：通过练习加深对回归算法流程和类型的理解。
文本材料：包括教材、PPT课件和打印的讲义，这些材料中包含有关回归算法的详细说明、公式、实例和应用案例，是传递理论知识的主要媒介。
数据分析工具：如果课程中包含实践操作，可能会使用到数据分析软件（如Excel、Python等），通过实际操作来训练算法并测试结果。
实例数据表：表2.2.2作为一个具体的数据集例子，用于在课堂上展示如何从实际数据中探索变量间的关系。
观察数据：学生先观察表格数据，尝试找出尺寸与价格之间可能存在的关系。
讨论可能的方法：分小组讨论如何使用这些数据来预测未知尺寸的蛋糕价格。
激发兴趣：通过实际问题引起学生的兴趣和好奇心。
引导思考：促使学生从生活实例出发，思考变量间的关系，培养数据分析意识。
活动二：
调动思维
探究新知
课题
第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解回归算法的基本概念及其在学习中的应用，包括一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归的区别。
掌握回归分析的适用场景，能够区分连续值预测问题与离散值分类问题。
学习回归算法的一般流程，包括数据收集、算法训练、测试和应用。
培养技能：训练学生的数据处理和软件操作能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
布置练习题：给出一些与回归分析相关的练习题，如使用其他数据集来练习回归分析。
讨论与反馈：组织课堂讨论，回顾学到的知识，并给予学生反馈。
独立练习：独立完成教师布置的练习题，应用所学知识。
知识回顾：参与讨论，回顾本节课的重点和难点。
巩固知识：通过练习加深对回归算法流程和类型的理解。
文本材料：包括教材、PPT课件和打印的讲义，这些材料中包含有关回归算法的详细说明、公式、实例和应用案例，是传递理论知识的主要媒介。
数据分析工具：如果课程中包含实践操作，可能会使用到数据分析软件（如Excel、Python等），通过实际操作来训练算法并测试结果。
实例数据表：表2.2.2作为一个具体的数据集例子，用于在课堂上展示如何从实际数据中探索变量间的关系。
观察数据：学生先观察表格数据，尝试找出尺寸与价格之间可能存在的关系。
讨论可能的方法：分小组讨论如何使用这些数据来预测未知尺寸的蛋糕价格。
激发兴趣：通过实际问题引起学生的兴趣和好奇心。
引导思考：促使学生从生活实例出发，思考变量间的关系，培养数据分析意识。
活动二：
调动思维
探究新知
第四单元《人工智能初步》单元教学设计沪科版高中信息技术必修1
1.播放智能家居视频，引导学生关注人工智能在生活中的应用。
2.提问：“同学们，你们觉得人工智能技术离我们的生活遥远吗？它给我们的生活带来了哪些便利？”
3.学生回答，教师总结并引出本节课的主题——《人工智能初步》。
（二）讲授新知
在讲授新知环节，我将围绕人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及编程语言等方面进行讲解。
3.鼓励学生继续深入学习，关注人工智能领域的发展动态。
4.布置课后作业，巩固所学知识。
五、作业布置
为了巩固本章节《人工智能初步》的知识点，培养学生的实践能力和创新精神，特布置以下作业：
1.编程实践：运用Python编程语言，完成以下任务：
-实现一个简单的线性回归模型，对一组数据进行预测分析。
-设计一个决策树分类器，对给定的数据进行分类。
在教学过程中，教师应关注学生的个体差异，因材施教，使每位学生都能在原有基础上得到提高，实现全面发展。同时，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和创新能力，为培养高素质的信息技术人才奠定基础。
二、学情分析
在本章节《人工智能初步》的教学中，学生群体为高中一年级学生，他们已经具备了一定的信息技术基础，掌握了计算机的基本操作，熟悉网络环境下的学习方式。然而，在人工智能领域，学生的知识储备和技能水平存在较大差异。大部分学生对人工智能的概念和应用有初步了解，但对其核心技术、发展前景及伦理道德问题的认识相对匮乏。此外，学生在编程语言掌握、算法理解等方面也存在一定难度。针对这些情况，教师在教学过程中应充分关注学生个体差异，采用分层教学、差异化指导等方法，使每位学生都能在原有基础上得到提高。同时，注重激发学生的学习兴趣，培养其主动探究、合作学习的良好习惯，为后续深入学习人工智能打下坚实基础。
3.通过课堂讨论、小组分享等形式，激发学生的思考和分析能力，培养批判性思维。
2.提问：“同学们，你们觉得人工智能技术离我们的生活遥远吗？它给我们的生活带来了哪些便利？”
3.学生回答，教师总结并引出本节课的主题——《人工智能初步》。
（二）讲授新知
在讲授新知环节，我将围绕人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及编程语言等方面进行讲解。
3.鼓励学生继续深入学习，关注人工智能领域的发展动态。
4.布置课后作业，巩固所学知识。
五、作业布置
为了巩固本章节《人工智能初步》的知识点，培养学生的实践能力和创新精神，特布置以下作业：
1.编程实践：运用Python编程语言，完成以下任务：
-实现一个简单的线性回归模型，对一组数据进行预测分析。
-设计一个决策树分类器，对给定的数据进行分类。
在教学过程中，教师应关注学生的个体差异，因材施教，使每位学生都能在原有基础上得到提高，实现全面发展。同时，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和创新能力，为培养高素质的信息技术人才奠定基础。
二、学情分析
在本章节《人工智能初步》的教学中，学生群体为高中一年级学生，他们已经具备了一定的信息技术基础，掌握了计算机的基本操作，熟悉网络环境下的学习方式。然而，在人工智能领域，学生的知识储备和技能水平存在较大差异。大部分学生对人工智能的概念和应用有初步了解，但对其核心技术、发展前景及伦理道德问题的认识相对匮乏。此外，学生在编程语言掌握、算法理解等方面也存在一定难度。针对这些情况，教师在教学过程中应充分关注学生个体差异，采用分层教学、差异化指导等方法，使每位学生都能在原有基础上得到提高。同时，注重激发学生的学习兴趣，培养其主动探究、合作学习的良好习惯，为后续深入学习人工智能打下坚实基础。
3.通过课堂讨论、小组分享等形式，激发学生的思考和分析能力，培养批判性思维。
人工智能及应用(复习课件 )-高中信息技术必修1 浙教版(2019)
汽车驶入时，智能终端通过摄像头获取车辆信息，语音播报车牌号码，上传数据到服务
器； 汽车驶出时，出口处LED屏显示车牌号、停车费用、付费二维码，待用户扫码付款
后放行。该系统的下列应用中，体现了人工智能技术的是（ ）
C．模仿人类大脑中神经元之间的交互
D．关注智能体与环境之间的交互和反馈
【典型例题】
4．电商客服机器人采用自然语言理解技术精准分词，搭建以数据驱动为核心的AI算 法模型，通过服务数万家客户积累海量真实语料，进行深度训练；同时可根据不同用户， 基于数据反馈实时调整推荐商品并生成如图所示的商品销售比例图。
【知识梳理】
一、人工智能的产生与发展
（二）人工智能的发展历程
3. 以符号主义表达与推理为代表的人工智能 （1）1965年第一个专家系统DENDRAL，化学领域 （2）1976年，医学专家系统MYCIN，专家系统的设计规范 （3）1977年，“知识工程”被提出，即尽可能对人类知识进行逻辑编码，然后通 过推理引擎对编码知识进行操作，形成某一领域的“专家系统”。
二、人工智能的应用
（三）混合增强智能
1.定义： 混合增强智能是多种智能体的混合形式，它将人的作用或人的认知模型引入人工智 能系统，形成“混合增强智能”的形态。 案例：达芬奇外科手术机器人
【知识梳理】
三、人工智能对社会的影响
（一）人工智能改善人类生活
1.智能家居 2.智慧城市 3.智能出行 4.智能购物
A．知识获取 B．知识表示 C．知识推理 D．知识管理
2．以下哪种类型的专家系统最适合用于处理非结构化问题（ ）
A．基于规则的专家系统
B．基于模型的专家系统
C
C．基于案例的专家系统
D．基于统计的专家系统
3.5智能机器人-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案)(人教-中图版2019)
设计意图
活动一：
创设情境
生成问题
开始课程以一段视频开始，展示各种智能机器人在现实生活中的应用，如工业机器人在制造业中的使用、医疗机器人进行手术、以及教育机器人在教学中的运用等。
提出问题：“你知道这些机器人是如何工作的吗？它们与传统机器有何不同？”
观看视频并思考老师提出的问题。
与同桌讨论自己对智能机器人的初步理解，分享各自的观点和疑问。
作业布置
复习题：
简述智能机器人的定义及其与传统机器人的区别。
列举三种不同类型的智能机器人，并描述它们的应用场景。
应用题：
选择一个你日常生活中常见的任务，设计一个智能机器人方案来完成这项任务。需包括机器人的类型选择、基本功能描述和至少一个关键技术的应用说明。
研究任务：
调研一种最新的智能机器人技术或产品，撰写一份简短报告，内容包括该技术的工作原理、应用领域以及可能的社会影响。
-感知、规划、动作、协同
-与环境与人相适应、相协调的工作机能
II.智能机器人的分类与典型应用
A.工业机器人
-自动生产线、《中国制造2025》
B.医疗机器人
-手术机器人、诊断机器人
C.迎宾机器人
-观察识别表情、语音系统、推荐产品
D.教育机器人
-吸引青少年、开拓课堂教育新模式
E.扫地机器人
-自动完成清扫任务、避障、充电
课后反馈显示，大部分学生对智能机器人的概念和应用有了更深入的理解，并对机器人技术的未来发展表现出浓厚的兴趣。然而，也有部分学生表示在理解某些技术细节方面存在困难，这提示我在未来的教学中需要更加注重深入浅出的解释，并可能需要增加更多的互动环节来帮助学生巩固知识。
总体来看，本次课程达到了预期的教学效果，但在提升学生理解和应用能力方面仍有改进空间。在未来的教学中，我计划引入更多的实践操作和项目任务，让学生通过动手实践来深化对智能机器人技术的理解，并进一步提升他们的创新能力和实际操作技能。
活动一：
创设情境
生成问题
开始课程以一段视频开始，展示各种智能机器人在现实生活中的应用，如工业机器人在制造业中的使用、医疗机器人进行手术、以及教育机器人在教学中的运用等。
提出问题：“你知道这些机器人是如何工作的吗？它们与传统机器有何不同？”
观看视频并思考老师提出的问题。
与同桌讨论自己对智能机器人的初步理解，分享各自的观点和疑问。
作业布置
复习题：
简述智能机器人的定义及其与传统机器人的区别。
列举三种不同类型的智能机器人，并描述它们的应用场景。
应用题：
选择一个你日常生活中常见的任务，设计一个智能机器人方案来完成这项任务。需包括机器人的类型选择、基本功能描述和至少一个关键技术的应用说明。
研究任务：
调研一种最新的智能机器人技术或产品，撰写一份简短报告，内容包括该技术的工作原理、应用领域以及可能的社会影响。
-感知、规划、动作、协同
-与环境与人相适应、相协调的工作机能
II.智能机器人的分类与典型应用
A.工业机器人
-自动生产线、《中国制造2025》
B.医疗机器人
-手术机器人、诊断机器人
C.迎宾机器人
-观察识别表情、语音系统、推荐产品
D.教育机器人
-吸引青少年、开拓课堂教育新模式
E.扫地机器人
-自动完成清扫任务、避障、充电
课后反馈显示，大部分学生对智能机器人的概念和应用有了更深入的理解，并对机器人技术的未来发展表现出浓厚的兴趣。然而，也有部分学生表示在理解某些技术细节方面存在困难，这提示我在未来的教学中需要更加注重深入浅出的解释，并可能需要增加更多的互动环节来帮助学生巩固知识。
总体来看，本次课程达到了预期的教学效果，但在提升学生理解和应用能力方面仍有改进空间。在未来的教学中，我计划引入更多的实践操作和项目任务，让学生通过动手实践来深化对智能机器人技术的理解，并进一步提升他们的创新能力和实际操作技能。
高中信息技术必修课件第六章人工智能及其应用
深度学习方法
通过预先定义的规则对文本进行处理，如 模板匹配、正则表达式等。
利用大量语料库进行统计学习，如隐马尔 可夫模型、条件随机场等。
通过神经网络模型对文本进行表征学习， 如循环神经网络、卷积神经网络等。
自然语言处理的应用案例
01
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译 成另一种自然语言文本。
02
情感分析
自然语言处理的基本任务
词法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理 。
语义理解
分析文本中词语、短语和句子的含义， 以及它们之间的关联。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，如主 谓关系、动宾关系等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息，如实体、事 件、关系等。
自然语言处理的技术与方法
03
基于规则的方法
基于统计的方法
目标检测
在图像中定位并识别出感 兴趣的目标，通常使用矩 形框标注目标的位置。
图像分割
将图像划分为具有相似性 质的区域或对象，包括语 义分割和实例分割等任务 。
计算机视觉的技术与方法
特征提取
通过设计或学习特定的特征提取方法 ，从图像中提取有用的信息，例如 SIFT、HOG等手工特征或深度学习中 的卷积神经网络特征。
识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达。
03
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的
回答。
04
文本摘要
自动提取文本中的关键信息， 生成简洁的摘要。
04
计算机视觉
计算机视觉的基本任务
01
02
03
图像分类
将输入的图像划分到预定 义的类别中，例如识像分析
高一信息技术必修课件认识人工智能
ERA
语音识别技术
语音信号预处理
特征提取
声学模型
语言模型
包括预加重、分帧、加窗等 步骤，以消除语音信号中的 噪声和干扰，提高语音识别
的准确性。
从语音信号中提取出反映语 音特征的关键参数，如梅尔 频率倒谱系数（MFCC）、线
性预测系数（LPC）等。
建立声学模型以描述语音信 号与音素、词等语言单位之 间的对应关系，常用的声学 模型有隐马尔可夫模型（ HMM）、深度学习模型等。
深度学习已广泛应用于计算机视觉、 自然语言处理、语音识别、推荐系统 和智能交互等领域，并取得了显著的 成果。例如，卷积神经网络（CNN） 在图像识别领域取得了突破性进展， 而循环神经网络（RNN）则在自然语 言处理等领域有着广泛应用。
03
自然语言处理技术
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
计算机视觉的应用实例
人脸识别
自动驾驶
机器人视觉
人脸识别是计算机视觉中的一个重要 应用实例，它利用图像处理和计算机 视觉等技术对人脸进行特征提取和比 对，从而实现身份识别和安全控制等 应用。人脸识别技术已经广泛应用于 公共安全、金融、教育等领域。
自动驾驶是计算机视觉中的另一个重 要应用实例，它利用计算机视觉技术 对道路和交通环境进行感知和理解， 从而实现车辆的自动导航和驾驶。自 动驾驶技术需要解决复杂的场景理解 、目标检测和跟踪等问题，是计算机 视觉领域的一个研究热点。
非监督学习
非监督学习是指在没有已知输出数据的情况下，通过挖掘输入数据之间的相似性或关联性 来发现数据的内在结构和规律的方法。常见的非监督学习算法有聚类分析、降维和异常检 测等。
监督学习与非监督学习的比较
监督学习需要标注数据，而非监督学习不需要；监督学习适用于预测和分类任务，而非监 督学习适用于聚类和降维等任务。
语音识别技术
语音信号预处理
特征提取
声学模型
语言模型
包括预加重、分帧、加窗等 步骤，以消除语音信号中的 噪声和干扰，提高语音识别
的准确性。
从语音信号中提取出反映语 音特征的关键参数，如梅尔 频率倒谱系数（MFCC）、线
性预测系数（LPC）等。
建立声学模型以描述语音信 号与音素、词等语言单位之 间的对应关系，常用的声学 模型有隐马尔可夫模型（ HMM）、深度学习模型等。
深度学习已广泛应用于计算机视觉、 自然语言处理、语音识别、推荐系统 和智能交互等领域，并取得了显著的 成果。例如，卷积神经网络（CNN） 在图像识别领域取得了突破性进展， 而循环神经网络（RNN）则在自然语 言处理等领域有着广泛应用。
03
自然语言处理技术
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
计算机视觉的应用实例
人脸识别
自动驾驶
机器人视觉
人脸识别是计算机视觉中的一个重要 应用实例，它利用图像处理和计算机 视觉等技术对人脸进行特征提取和比 对，从而实现身份识别和安全控制等 应用。人脸识别技术已经广泛应用于 公共安全、金融、教育等领域。
自动驾驶是计算机视觉中的另一个重 要应用实例，它利用计算机视觉技术 对道路和交通环境进行感知和理解， 从而实现车辆的自动导航和驾驶。自 动驾驶技术需要解决复杂的场景理解 、目标检测和跟踪等问题，是计算机 视觉领域的一个研究热点。
非监督学习
非监督学习是指在没有已知输出数据的情况下，通过挖掘输入数据之间的相似性或关联性 来发现数据的内在结构和规律的方法。常见的非监督学习算法有聚类分析、降维和异常检 测等。
监督学习与非监督学习的比较
监督学习需要标注数据，而非监督学习不需要；监督学习适用于预测和分类任务，而非监 督学习适用于聚类和降维等任务。
认识人工智能教学设计高中信息技术教科版必修1数据与计算
3.学习兴趣：学生对新兴科技和前沿领域充满好奇，人工智能作为近年来的热点话题，能够激发学生的学习兴趣和探究欲望；
4.学习方法：学生已具备一定的自主学习、合作学习和探究学习能力，但还需教师在教学过程中加以引导，提高学习效率；
5.情感态度：学生在面对人工智能这一涉及伦理、道德和社会问题的领域时，需要引导他们树立正确的价值观，关注科技发展对社会的影响。
3.教学评价：
-采用多元化评价方式，包括过程性评价、总结性评价、自评和互评等，全面评估学生的学习效果；
-关注学生在课堂上的表现，如参与度、思考深度、合作意识等，及时给予反馈和指导；
-鼓励学生参加人工智能相关竞赛和活动，提高他们的实践能力和创新能力。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.教学活动：教师通过展示人工智能在生活中的应用实例，如无人驾驶汽车、智能语音助手等，引发学生对人工智能的好奇心和兴趣。
（三）学生小组讨论
1.教学活动：教师将学生分成若干小组，每组针对以下问题进行讨论：
-人工智能技术的应用对我们的生活有哪些积极影响？
-人工智能技术可能带来哪些伦理、道德和社会问题？
-你认为如何正确使用人工智能技术，使其为人类社会带来更多福祉？
2.教学方法：学生通过小组讨论、分享观点，培养合作能力和思考能力。
-关注国内外人工智能领域的最新动态，如科技新闻报道、专业论坛讨论等，提高对人工智能的关注度和敏感度。
作业要求：
1.作业提交时间：下周三之前；
2.论文类作业要求结构清晰、观点明确、论述充分、语言通顺；
3.编程类作业要求代码规范、功能完善、运行稳定；
4.调研报告要求数据真实、分析深入、建议可行；
5.教师将根据作业完成情况进行评价，评价标准包括：作业质量、创新程度、实践效果等。
4.学习方法：学生已具备一定的自主学习、合作学习和探究学习能力，但还需教师在教学过程中加以引导，提高学习效率；
5.情感态度：学生在面对人工智能这一涉及伦理、道德和社会问题的领域时，需要引导他们树立正确的价值观，关注科技发展对社会的影响。
3.教学评价：
-采用多元化评价方式，包括过程性评价、总结性评价、自评和互评等，全面评估学生的学习效果；
-关注学生在课堂上的表现，如参与度、思考深度、合作意识等，及时给予反馈和指导；
-鼓励学生参加人工智能相关竞赛和活动，提高他们的实践能力和创新能力。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.教学活动：教师通过展示人工智能在生活中的应用实例，如无人驾驶汽车、智能语音助手等，引发学生对人工智能的好奇心和兴趣。
（三）学生小组讨论
1.教学活动：教师将学生分成若干小组，每组针对以下问题进行讨论：
-人工智能技术的应用对我们的生活有哪些积极影响？
-人工智能技术可能带来哪些伦理、道德和社会问题？
-你认为如何正确使用人工智能技术，使其为人类社会带来更多福祉？
2.教学方法：学生通过小组讨论、分享观点，培养合作能力和思考能力。
-关注国内外人工智能领域的最新动态，如科技新闻报道、专业论坛讨论等，提高对人工智能的关注度和敏感度。
作业要求：
1.作业提交时间：下周三之前；
2.论文类作业要求结构清晰、观点明确、论述充分、语言通顺；
3.编程类作业要求代码规范、功能完善、运行稳定；
4.调研报告要求数据真实、分析深入、建议可行；
5.教师将根据作业完成情况进行评价，评价标准包括：作业质量、创新程度、实践效果等。
粤教版高中信息技术选修：人工智能的基本内容_课件
人工智能的基 本内容
主要 内容
1 第一部分 总论 2 第二部分 发展阶段 3 第三部分 发展成果 4 第四部分 发展争议
ONE
第一部分 总论
1
第一部分 总论 简史
人工智能的由来是什么？
定义
人工智能的定义是什么？
应用领域 人工智能可以用来干什么?
由来 人工智能(Artificial Intelligence)的
III. 2003年2月Garry Kasparov 3:3战平 “小深”(Deep Junior)。
IV. 2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人”(X3D-Fritz)。
V. 2016年谷歌围棋人工智能AlphaGo 4:1 胜李世石。
模式识别
主要有2D识别引擎、3D识别 引擎，驻波识别引擎以及多维识别 引擎。
感知就是具有能够感觉内部、 外部的状态和变化，理解这些变 化的某种内在含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是 通过对传感器信息的处理来获得的。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类更 加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现 状基本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
不我
拘愿
一天
谢谢
格公 降重
人抖
才擞
。，
人工智能是对人的意识、思维的信息过 程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像 人那样思考、也可能超过人的智能。
主要 内容
1 第一部分 总论 2 第二部分 发展阶段 3 第三部分 发展成果 4 第四部分 发展争议
ONE
第一部分 总论
1
第一部分 总论 简史
人工智能的由来是什么？
定义
人工智能的定义是什么？
应用领域 人工智能可以用来干什么?
由来 人工智能(Artificial Intelligence)的
III. 2003年2月Garry Kasparov 3:3战平 “小深”(Deep Junior)。
IV. 2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人”(X3D-Fritz)。
V. 2016年谷歌围棋人工智能AlphaGo 4:1 胜李世石。
模式识别
主要有2D识别引擎、3D识别 引擎，驻波识别引擎以及多维识别 引擎。
感知就是具有能够感觉内部、 外部的状态和变化，理解这些变 化的某种内在含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是 通过对传感器信息的处理来获得的。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类更 加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现 状基本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
不我
拘愿
一天
谢谢
格公 降重
人抖
才擞
。，
人工智能是对人的意识、思维的信息过 程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像 人那样思考、也可能超过人的智能。
认识人工智能 教学设计 2023-2023学年高中信息技术(粤教版2023)必修1
认识人工智能教学设计1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今世界上最热门的技术领域之一。
由于人工智能在各个领域的广泛应用，培养学生对人工智能的认识和理解已经成为现代教育的重要任务之一。
本教学设计针对高中信息技术课程（粤教版2023）必修1，旨在帮助学生全面了解人工智能的基本概念、原理和应用。
2. 教学目标通过本节课的学习，学生将能够：•了解人工智能的定义和发展历程；•理解人工智能的基本原理和技术；•掌握人工智能在不同领域的应用；•分析人工智能对社会和个人的影响。
3. 教学内容3.1 人工智能的定义和发展历程•人工智能的定义•人工智能的发展历程•人工智能的研究领域和技术3.2 人工智能的基本原理和技术•人工智能的核心概念•机器学习与深度学习•自然语言处理•计算机视觉3.3 人工智能的应用•人工智能在工业领域的应用•人工智能在医疗领域的应用•人工智能在交通领域的应用•人工智能在金融领域的应用3.4 人工智能的社会影响•人工智能对就业的影响•人工智能对经济的影响•人工智能对个人隐私和道德的影响本节课采用多种教学方法，包括讲授、讨论和实例分析。
通过讲授，教师向学生介绍人工智能的基本概念和原理。
通过讨论，学生可以就人工智能的不同应用领域进行深入思考和讨论。
通过实例分析，学生可以了解人工智能在实际应用中的具体案例。
5. 教学过程5.1 人工智能的定义和发展历程（30分钟）•讲授人工智能的定义和发展历程，引导学生对人工智能的认识和理解。
5.2 人工智能的基本原理和技术（40分钟）•讲授人工智能的核心概念、机器学习和深度学习的基本原理，以及自然语言处理和计算机视觉的基本技术。
5.3 人工智能的应用（40分钟）•分组讨论，让学生选择一个领域（如工业、医疗、交通、金融），并研究人工智能在该领域的应用案例。
每组派代表进行展示和讨论。
5.4 人工智能的社会影响（30分钟）•讲授人工智能对就业、经济、个人隐私和道德的影响，并引导学生思考和讨论。
普通高中信息技术课程必修1中的人工智能
普通高中信息技术课程必修1中的人工智能
一、人工智能的概念和发展历程
人工智能是指通过模拟、延伸和扩展人类的智能，使得计算机具有像人类一样的思维
能力和行为表现的技术。
目前，人工智能已广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、机器人技术、智能控制等领域。
在过去的几十年里，人工智能经历了几个发展阶段。
最初，人工智能的研究集中于模式识别和专家系统等领域。
随着技术的不断进步，计算机
开始可以处理更为复杂的信息，出现了深度学习、神经网络等技术，并逐渐渗透到我们日
常生活的各个方面。
学习人工智能还可以提高学生的技术水平和综合素质。
人工智能的学习需要掌握一定
的计算机编程技能和数据处理技能，可以帮助学生提高自己的技术水平。
学习人工智能还
需要具备一定的数学、物理等方面的知识，可以帮助学生提高自己的综合素质。
三、人工智能对于普通高中学生的启发意义
学习人工智能不仅可以提高学生的综合素质和技术水平，还可以为他们的未来发展和
职业规划提供很大的帮助。
学习人工智能可以拓宽学生的就业选择。
随着信息技术领域的
不断发展和扩大，人工智能已经成为了一个备受瞩目的新兴行业。
通过学习人工智能，学
生可以为自己将来的职业规划增加更多的选择机会，提高自己的就业竞争力。
学习人工智能还可以培养学生的创新精神和团队合作精神。
人工智能的研究和应用需
要不断的创新和探索，需要学生具备较强的创新意识和团队合作精神。
通过学习人工智能，学生可以锻炼自己的创新思维和团队合作能力，为他们今后的发展和工作打下坚实的基
础。
文章字数：808字。
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