《人工智能基础(高中版)》发布

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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。

第四单元《人工智能初步》《第1课时初识字符识别技术》优秀教学案例沪科版高中信息技术必修1

（五）作业小结
1. 布置课后作业，要求学生运用所学知识，分析生活中的一种字符识别技术应用，并撰写分析报告。
2. 作业要求：内容充实，结构清晰，能体现学生对字符识别技术原理和应用的理解。
3. 提醒学生关注下一次课的内容，为继续学习人工智能相关技术做好预习。
4. 鼓励学生在课后主动探索字符识别技术的前沿动态，培养他们的自主学习能力。
3. 小组合作，提升团队协作能力
案例中充分运用小组合作学习方式，让学生在讨论、实践和展示过程中，学会倾听、沟通、协作。这种教学策略有助于培养学生的团队协作能力，提高他们在实际项目中解决问题的效率。
4. 注重反思与评价，促进教学相长
本案例强调反思与评价的重要性，鼓励学生在学习过程中进行自我反思，总结经验教训。同时，组织学生进行互评和小组评价，培养他们的批判性思维和客观评价他人的能力。教师也通过对教学过程的反思，不断提高教学水平，实现教学相长。
2. 鼓励学生提出自己的疑问，培养他们的问题意识，从而激发他们主动学习的动力。
3. 通过问题讨论，促使学生深入理解字符识别技术的相关知识，提高他们的分析问题和解决问题的能力。
（三）小组合作
1. 将学生分成若干小组，以小组为单位进行讨论、实践和展示，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
2. 在小组合作过程中，引导学生相互借鉴、取长补短，共同完成学习任务。
2. 利用多媒体教学资源，如图片、视频等，展示字符识别技术在各个领域的应用案例，激发学生的学习兴趣和探究欲望。
3. 通过角色扮演、现场模拟等方式，让学生置身于实际情境中，体验字符识别技术带来的便捷，提高他们的学习积极性。
（二）问题导向
1. 针对教学内容，设计具有启发性和挑战性的问题，引导学生进行思考和探究，如：“字符识别技术的原理是什么？”“它在生活中的应用有哪些？”等。

人工智能基础知识培训资料

支持向量机
支持向量机是一种二分类模型，通过寻找一个超平面来对样本进行划分，使得不同类别的样本在超平面上的间隔最大。
模型评估与优化方法
模型评估指标
常见的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型在测试集上的性能表现。
过拟合与欠拟合
过拟合是指模型在训练集上表现很好但在测试集上表现较差的现象；欠拟合是指模型在训练集和测试集上表现都较差的现象。
对抗训练
生成器和判别器通过不断对抗训练，提高生成数据的真实性和多样性。
应用领域
图像生成、图像修复、超分辨率重建、视频生成等。
04
CATALOGUE
自然语言处理技术与应用
自然语言处理基本概念
自然语言处理定义
研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力和语言应用的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。
自然语言处理研究内容
包括词法、句法、语义、语用、话语等多个层面，涉及语言学、计算机科学、数学、心理学、哲学等多个学科领域。
自然语言处理应用
包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息抽取、文本分类、文本生成等多个方面。
词法分析、句法分析及语义理解技术
词法分析
句法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理，为后续任务提供基础数据。中文分词是中文自然语言处理的基础任务之一，旨在将连续的汉字序列切分为合理的词语序列。词性标注是为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性，即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。

《人工智能基础》课程教学大纲(本科)

《人工智能基础》课程教学大纲课程编号：04291课程名称：人工智能基础英文名称：Artificial Intelligence Foundation课程性质：学科基础课程要求：必修学时/学分：48/3 （讲课学时：36实验学时：12 ）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务《人工智能基础》是一门探索、揭示人类思维本质，研究将人类智能转化为机器智能的学科。

通过本课程的学习，培养学生拥有能够解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础。

本课程的主要任务是介绍知识表示、基本的搜索算法、模拟人类思维的不确定性推理，使学生对专家系统、智能计算机等方面具有一定的理论基础与实践能力。

（支撑毕业要求1.3, 2.2, 4.2, 5.2, 10.1, 11.2）二、课程与其他课程的联系《人工智能基础》的先修课程包括《概率论与数理统计》、《智能优化方法》、《C语言程序设计》等课程。

《概率论与数理统计》在复杂问题求解中的主观Bayes决策与不确定性理论方面支撑《人工智能基础》课程。

《智能优化方法》在搜索技术问题的理解方面支撑《人工智能基础》课程。

《C语言程序设计》在搜索算法、贝叶斯决策与专家系统的实现方面支撑《人工智能基础》课程。

《人工智能基础》的后续课程包括《智能机器人》，为《智能机器人》提供理论基础方法方面的支撑。

三、课程教学目标1.学习人工智能的基础理论知识，掌握解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础，对智能机器人的应用方面提供理论与实践支撑。

（支撑毕业能力要求13, 10.1, 11.2）2认识到知识表示在本学科发展中所处的地位与扮演的角色，能够掌握本领域经典的知识表示方法，如谓词逻辑、状态空间、语义网络等，并能运用这些知识解决一些实际工程问题。

（支撑毕业能力要求1.3, 2.2, 5.2）1掌握搜索的基本思想，比如宽度优先、深度优先等传统搜索方法。

人工智能基础知识培训课件

人工智能基础知识培训口人工智能的定义· 英文全称： artificial intelligence (人工的、人造的智能),简称Al 。

·定义：人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。

·目的：使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。

■ 人工智能的基本概念口人工智能的关键点·属于什么学科：AI的本质属性，是一门科学，是一个技术领域。

它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。

但总体上，归类于计算机学科之下。

·研究什么对象：AI 的研究目的，是让一个“系统”具备智能。

这个“系统”,可以是一套软件程序，也可以是一台计算机，甚至是一个机器人。

·什么是智能：目前看来，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，就是实现了人工智能。

口智能的维度认知能力：理解、学习、推理、记忆等适应能力：解决问题、应对环境变化等自主能力：独立完成任务、自主决策等HELL0口人工智能的学派·符号主义学派：认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。

致力于使用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程。

·联结主义学派：模拟人脑的工作方式，使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。

·行为主义学派：强调从行为的角度来理解智能。

认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应，而不是仅仅通过符号处理。

·进化学派：对生物进化进行模拟，使用遗传算法和遗传编程。

·贝叶斯学派：使用概率规则及其依赖关系进行推理。

·类推学派符号主义人工智能联结主义三大学派行为主义基于知识的方法·专家系统：基于规则、“知识+推理”· 知识图谱：结构化的知识表示、存储基于学习的方法·机器学习：通过数据进行训练，建立自动学习模型 ·深度学习：基于神经网络，构建自动学习方法基于仿生的方法· 行为主义：模拟生物行为，进行学习· 进化计算：模拟生物的进化过程，进行优化口人工智能的研究方法0203口人工智能的分类(按智能水平)· 弱人工智能 (Weak Al) : 只专精于单一任务或一组相关的任务，不具备通用智能能力。

人工智能的基础知识培训资料

深度学习图像识别方法
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征并进行分类，如AlexNet、VGGNet、ResNet等网络结构。
图像分类数据集
介绍常用的图像分类数据集，如MNIST手写数字数据集、CIFAR-10/100自然图像数据集、 ImageNet大规模图像数据集等。
目标检测与跟踪技术
研究词语所表达的语义信息，包括词义消歧、词义表示等。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语结构。常见的句法分析任务有依存句法分析、短语结构分析等。
语义理解与情感分析
语义理解
通过自然语言处理技术，将文本转换为计算机可理解的语义表示，包括实体识别、关系抽取、事
件抽取等任务。
利用大量语音数据训练统计模型，如HMM、GMM等，以实现更自然的语音合成。这种方法可以合成出较为自然的语音，但仍存在一些问题，如音质不佳、语调不自然等。
基于深度学习的语音合成
采用深度学习技术，如生成对抗网络（GAN）、Transformer等，构建复杂的模型结构以生成高质量的语音波形。这种方法可以合成出非常自然、高质量的语音，是目前主流的语音合成方法。
内容推荐
通过分析用户以前的行为和兴趣，推荐与其兴趣相似的物品或服务。
深度学习推荐
利用深度学习模型，如神经网络，来预测用户对物品的评分或点击率，并生成推荐列表。
个性化推荐技术应用
01
02
03
04
电子商务
根据用户的购物历史、浏览行为等，为用户推荐可能感兴趣
的商品。
音乐和视频平台
分析用户的听歌或观影历史，推荐符合用户口味的歌曲或视
频。
新闻和资讯应用

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

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。

4.3.1人工智能的应用教学设计高中信息技术人教版必修1

-完成课堂练习中未完成的编程任务，如实现一个简单的机器学习分类算法。
-尝试运用Python等编程语言，实现一个自己感兴趣的人工智能应用案例，如情感分析、人脸识别等。
2.研究性学习报告：
-选择一个人工智能应用领域，如医疗、教育、交通等，深入了解该领域的现状和发展趋势。
-撰写一份研究性学习报告，内容包括：领域背景、主要技术、应用案例、优缺点分析等。
-教师总结人工智能的基本概念、技术原理、应用领域以及伦理问题。
3.教学目的：
-帮助学生巩固所学知识，建立完整的知识体系。
-引导学生关注人工智能的伦理和法律法规问题，培养他们的社会责任感。
五、作业布置
为了巩固学生对人工智能基础知识和技能的掌握，培养他们的创新思维和动手能力，特布置以下作业：
1.编程实践：
3.教学目的：
-培养学生的编程思维和动手能力。
-巩固学生对人工智能基础知识和技能的掌握。
（五）总结归纳
1.教学活动设计：
-组织学生进行小组和全班分享，让他们总结自己在本次课程中的学习收获。
-教师对本次课程的内容进行梳理和总结，强调重点和难点。
2.教学内容：
-学生分享自己在课程中的学习体验、收获和困惑。
-鼓励学生参与评价过程，通过自评和互评，培养学生的批判性思维和自我反思能力。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.教学活动设计：
-利用多媒体展示人工智能在医疗、家居、交通等领域的应用案例，让学生初步感受人工智能的神奇魅力。
-邀请学生分享他们对人工智能的了解和看法，激发学生的学习兴趣和探究欲望。
2.教学内容：
3.小组合作：组织学生进行小组讨论，分享各自的学习成果，提高学生的合作能力和沟通能力。

人教中图版(2019)高中信息技术 4.1认识人工智能

4.1 认识人工智能➢一、《课程标准》要求●内容要求通过对人工智能典型案例的剖析，了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力，认识人工智能在信息社会中的重要作用。

●学习目标了解人工智能的产生与发展，体会人工智能对社会发展的影响。

通过典型实例理解人工智能技术，感受人工智能的魅力。

➢二、教学要点无所不在的人工智能，正成为推动人类进入智能时代的决定性力量，引领着新一轮的产业变革。

本节主要帮助学生了解人工智能的产生与发展，体会人工智能对当前社会发展的影响，了解典型的人工智能技术及其应用案例，感受人工智能的魅力。

本节是本章学习的开篇，教学中要突出学生的应用体验，激发学习兴趣和探索欲望，为后续学习和项目任务的完成做好准备。

➢三、内容解析本节的“体验探索”活动通过人机博弈发展历程中的“三盘棋”引发学生对人工智能科学的学习兴趣。

接着，重点介绍“人工智能的产生与发展”和“感受人工智能的魅力”两部分内容。

● 1.人工智能的产生与发展本小节从人机对弈入手创设情境，由思考活动“图灵测试与人工智能”展开对机器如何获得智能的讨论，从而引出人工智能及其发展的系统学习。

人工智能的概念界定目前有多种，教科书中，采用的是中国电子技术标准化研究院组织编写的《人工智能标准化白皮书(2018版)》中的人工智能定义。

而在介绍人工智能的发展时，主要分析了我国在人工智能领域的重要进展，包括阅读拓展中的“吴文俊与吴氏方法”，以此激发学生的民族自豪感、社会责任感和使命感，提高努力学习新知识和新技术的热情。

● 2.感受人工智能的魅力本小节主要介绍了人机交互、图像识别与生物特征识别、自然语言处理和机器学习等人工智能技术的核心原理和应用价值。

通过三个实践活动，带领学生体验人工智能技术在语音识别、图像识别和机器翻译等方面的应用，在感受人工智能技术魅力的同时，理性反思技术实现的方法以及适用的领域和改进的方向。

➢四、教学建议教学活动建议人工智能的应用无所不在，在教学中不必局限于教科书中的案例，可以根据学生和学校的具体情况，为学生提供更多人工智能与实际生活相关的实例，比如数字化校园中人工智能技术的应用，让学生真正感受到人工智能与日常生活的密切联系。

4.1 认识人工智能课件高中信息技术

神经网络第一个高潮期
联结学派对大脑进行逆向分析灵感来自于神经科学和物理学产生的是“黑箱”模型神经
网络可归置此类
基于符号知识表示通过演绎推理技术
符号学派将学习看作逆向演绎并从哲学、心理学、逻辑学中寻求洞见代表
包括决策树和基于逻辑的学习
基于符号知识表示通过获取和利用领域知识建
立专家系统
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
基础资源支撑
基础资源层：主要是计算平台和数据中心，属于计算智能；
技术层：通过机器学习建模，开发面向不同领域的算法和技术，包含感知智能和认知智能；
应用层：主要实现人工智能在不同场景下的应用。
智能交互
人机交互技术主要研究人与计算机之间的信息交互。包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分。语音交互功能探究与思考
神经网络第二个高潮 NP(non-deterministic polynomial-time)难题中获重大进展助力大
量现实问题
神经网络以深度学习之名再次崛起
大幅提升感知智能准确率
人工智能的三个研究阶段 1950s
推理期
1970s
知识期
机器学习期
1980s
90s中期
2017
给以下场景中的机器学习方式分分类：
【原理探究】 1. 语音采集完成音频的获取、采样、编码 2. 语音识别语音信息转换为机器可识别的文本信息 3. 语意理解根据识别转换成的文本或命令完成相应的操作 4. 语音合成完成文本信息到语音信息的转换
【应用实践】智能电器、智能导航、智能家居（如：智能音箱、手机智实践】语音控制、siri、小娜、小爱音箱

教育部公布高中新课标丨编程、机器人、人工智能正式划入“新课标”

教育部公布高中新课标丨编程、机器人、人工智能正式划入“新课标”1月16日上午，教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况，并重新修订了语文等14门学科的课程标准。

此次新课标的修改，针对外语、物理、语文等基础学科进行了大幅度修改，在课程类别方面，也调整为必修课程、选择性必修课程和选修课程。

课程的改革，固然在课程类目上给予了现在的小、初、高学生的压力，但是在课程的考核难度上，相信也会有适当的降低。

而令人惊喜的是，作为我们最为关注的机器人创课相关的课程，在此次“新课标”改革中，正式将编程、机器人、人工智能正式划入新课标！随着编程、人工智能正式划入新课标，STEAM教育在孩子基础教育的地位也再一次被确定以及肯定。

未来的时代，一定是人工智能时代！随着科技的发展，现实生活中已经有越来越多的机器人被投入了工业使用，甚至很多基层工作都已经被机器取代。

这是时代发展的必然！而机器人相关人才的培养，也将逐步成为教育的主流方向。

在未来的几年中，机器人创客相关的编程、人工智能、算法等知识势必会进一步加大在小、初、高年纪阶段课程的比重，能否熟练的掌握一门编程语言，也将影响着孩子未来的发展。

虽然国内的STEAM教育相对国外起步较晚，但随着近几年的发展，国内的孩子们在机器人创客领域的创新表现也让人欢喜。

2017年年底流行一时的游戏小程序“跳一跳”刚出现没多久，各种使用机器人、编程知识玩“跳一跳”的方法就层出不穷~最早出现的手工测量法鼠标测距、软件自动弹射法机械臂氪金法机器人创客相关的知识虽然随时可以学习，但是编程意识一定要从小培养。

教育部关于新课标的改革将会是一幅强力的催化剂，从公校课程入手，通过系统的相关课程学习，培养孩子的机器人创客思维。

而我们现在所要做的，也必须要顺应时代发展的潮流，让孩子学习机器人、编程相关知识，认识人工智能，为孩子提供更好的学习方式和方法，让孩子在学习机器人相关知识的同事，进一步培养孩子们的创客思维意识，为孩子的未来寻找一个好的发展方向。

(新教材)教科版高中信息技术必修一 52 探秘人工智能课件(共24张PPT)+素材

路径规划也是启发式搜索的一种典型应用，如卫星定位、无人驾驶汽车等。
人工智能
人工智能：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。
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。
人工智能
自动驾驶、车牌识别及刷脸支付等，都是人工智能技术在生活中不同的应用。
人工智能
很多人工智能技术己快速地介入我们的衣食住行，刷新我们的生活，人工智能到底有哪些应用呢？同学交流，完成课本P129的表5.2.2
功能儿童及病人陪伴搬家公司重体力劳动
人工智能体现形式健康伴侣机器人、聊天机器人、
第5单元数据分析与人工智能
5.2 探秘人工智能
学习目标
1.了解人工智能技术的相关概念与应用领域。 2.了解人工智能技术发展的新趋势。 3.认识了解人工智能在信息社会中的重要作用。
人工智能技术的相关概念与应用领域。（重点）人工智能技术发展的新趋势（难点）
任务一认识人工智能活动一探问最强大脑请大家打开“围棋.exe”，小试身手吧，体验人工智能技术在我们生活中的应用。
机器
对战实录
深蓝（Deep Blue）
战胜国际象棋世界冠军加里 • 卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）
沃森（IBM Waston）
在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪录保持者
阿尔法围棋（AlphaGo）
战胜世界围棋冠军李世石
2017
准星数学高考机器人（AI-MATHS）
2017 2018

2020年高考语文冲刺模拟卷01

2020年高考语文冲刺模拟卷01姓名:________ 班级:________ 成绩:________一、现代文阅读（35分） (共2题；共35分)1. （19.0分）阅读下面的文字，完成小题。

材料一：5月16日在天津举行的第二届世界智能大会上，阿里巴巴集团董事局主席马云就人工智能人才短缺问题发表了看法。

他说道：“先说一个坏消息，中国在人工智能人才上极度缺乏，几乎没有人才。

再说一个好消息是，全世界都缺乏。

”马云进一步说道，就人工智能而言，我们没有未来的专家，所有的专家都是昨天的专家。

他认为，在人工智能时代，教育必须要改革。

不能让孩子和机器比谁背书背得快，记得快。

教育必须要让孩子有创造力，有担当，这是机器做不到的事。

“我们国家从教育入手，才有可能赢得未来。

”（摘编自《马云：中国没有人工智能人才，所有的专家都是昨天的专家》）材料二：今天，由商务印书馆、华东师范大学出版社、商汤科技、华东师范大学国际慕课研究中心共同主办的“人工智能教育研讨会暨《人工智能基础》（高中版）教材发布会”在华东师范大学举行。

上海市副市长翁铁慧、华东师范大学校长钱旭红院士等出席发布会，共同见证了这一中国AI教育领域的里程碑事件。

现场，由华东师范大学慕课中心、商汤科技、上海知名高中优秀教师共同编著的全球第一本人工智能教材“《人工智能基础》（高中版）”正式发布，华东师大二附中、上海交通大学附中、清华大学附属中学、上海市市西中学等全国40所学校成为首批“人工智能教育实验基地校”。

国内中等教育体系首次引入AI教材，人工智能教育在中国正式迈入基础教育阶段。

由此人工智能这一当今最前沿的高新技术将走出“象牙塔”，成为每一个在校高中生都可以掌握的基本技能。

（摘编自唐小丽《普及AI教育首部〈人工智能基础〉（高中版）教材发布》）材料三：现在所有人工智能仍属于在“图灵测试”概念下界定的“智能”，无论是将要盛行的根据神经网络算法的翻译程序，抑或是基于量子计算理论的各种模型，在未来很长时间内都将是从属于人类的工具。

6.1认识人工智能教学设计粤教版高中信息技术必修1

-关注学生在学习过程中的情感态度、思维能力、团队合作等方面的表现，鼓励他们不断进步。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.教师通过展示生活中的人工智能应用实例，如智能家居、无人驾驶、语音助手等，引发学生对人工智能的好奇心和兴趣。
-提问：“同学们，你们在生活中遇到过哪些人工智能产品或技术？它们给你们带来了哪些便利？”
3.教师布置课后作业，要求学生结合所学内容，思考人工智能在未来生活中的应用，培养他们的创新思维和想象力。
-课后作业旨在巩固所学知识，拓展学生的视野。
五、作业布置
为了巩固本节课所学知识，培养学生的创新思维和实践能力，特布置以下作业：
1.请同学们结合自己的生活经验，思考人工智能在未来的应用前景，并撰写一篇短文，分享自己的观点和想法。要求：不少于500字，内容具有创新性和实际意义。
-学生在完成项目过程中，运用所学知识，解决问题。
（五）总结归纳
1.教师带领学生回顾本节课所学内容，总结人工智能的基本概念、分类、应用领域以及编程基础知识。
-学生回答问题，教师补充讲解，确保学生掌握重点知识。
2.教师强调人工智能技术在生活中的重要作用，激发学生热爱科学、追求创新的精神。
-提醒学生关注人工智能技术的发展动态，了解其对社会发展的影响。
-学生发表自己的看法，教师总结并给出建议。
（四）课堂练习
1.教师布置编程练习题，让学生动手实践，巩固编程知识。
-练习题难度适中，旨在培养学生的计算思维能力。
-学生在编程过程中，教师巡回指导，解答疑问。
2.教师设计人工智能项目案例，让学生分组完成，锻炼团队协作能力。
-项目案例与实际生活紧密相关，如设计一个简单的语音助手。
2.利用网络资源，了解我国在人工智能领域的发展动态和政策措施，整理成一份调查报告。要求：不少于800字，报告内容需包含至少3个我国人工智能发展的典型案例。

高中信息技术选修5教案-1.2.4 机器学习-教科版

《人工智能和机器学习》教学设计【教材分析】本课是教学科学出版社选修教材《人工智能初步》中第一章1.2.4节《机器学习》，因为该教材编写较早，中间的部分内容已经不适应时代的发展，所以同时参考了华东师范大学出版社《人工智能基础》（高中版）1.4节《初露真容：人工智能与机器学习》。

本节课是在上节课人工智能在各行各业中的应用的基础上，更深一步的学习人工智能的相关概念和机器学习的方式，为下面具体学习人工智能的实现打下基础。

【学情分析】对于高一下学期的学生而言，他们已经学习了人工智能在各行各业中的应用，感受了身边的人工智能，对人工智能怀有巨大的好奇心，他们非常希望知道人工智能是如何实现的，学习动机强烈。

部分学生可能会觉得机器学习的方法有难度，所以需要采用多种手段帮助学生理解。

【教学目的与要求】1. 知识与技能（1）了解图灵测试（2）掌握人工智能的概念（3）了解人工智能的输入及输出（4）掌握机器学习的方式（5）掌握在数据中学习和在行动中学习的过程2. 过程与方法（1）通过上网查找、阅读学案等完成简单部分的自学（2）小组合作发挥部分学优生的作用（3）通过观看视频激发学习兴趣、帮助理解（4）将难点以图表形式呈现并结合相关实例进行突破3. 情感、态度与价值观（1）进一步激发学生探究人工智能的热情和积极态度的形成（2）了解人工智能是一把双刃剑（3）培养小组合作的团队精神4. 行为与创新通过新知的探究学习，培养学生学会学习的能力，帮助学生形成拓展性思维，并激发学习的积极性和创造性。

【教学重点与难点】重点：（1）人工智能的概念（2）机器学习的方式难点：（1）在行动中学习（2）在数据中学习【教学方法与手段】本课采用教师演示法、自主探究学习法、小组讨论法、练习法，并使用多种媒体完成教学。

【课时安排】安排1课时。

【教学准备】相关软件和教学资源。

【教学过程】强化学习强化学习模型一般包含：状态、动作、决策主体和可交互的环境，回报规则完成学案6问答的填写。

第四单元《人工智能初步》单元教学设计 2023—2024学年沪科版(2019)高中信息技术必修1

第四单元人工智能初步教学设计一、单元基本信息二、单元教学规划1．主题名称了解手写数字识别——体验人工智能2．主题概述人工智能是社会热点也是学生非常感兴趣的内容，学生通过电影等媒体已经对人工智能有了一定的认识。

但这些认识大多是感性的，更多的是一种基于科幻色彩的认识，学生对生活中普通的人工智能应用往往并不了解。

因此，将生活中常见的“手写数字识别”这个看似简单的应用作为项目，有利于学生认识人工智能技术的普遍性，同时感受人工智能的巨大价值，关注人工智能对社会发展的影响，并初步形成积极、安全使用人工智能技术的观念，发展信息社会责任。

此外，通过学习手写数字识别项目，学生进一步学习人工智能的兴趣有可能被激发，有兴趣的学生后续还可以继续学习选修课内容。

3．主题学情分析本节课面对的教学对象是高中一年级的学生，对知识的获取已经开始由感性认识提升到理性认识，已经具有一定的研究能力，探究新知的欲望也比较强烈。

在日常的学习和生活中，也或多或少的接触过人工智能技术的应用，对这项技术充满好奇。

但是，他们对人工智能的了解更多的停留在日常学习和生活中的所见所闻，对人工智能的起源、概念以及机器学习缺乏系统的理解。

所以本单元将从宏观到微观带领学生体验人工智能。

4．开放性学习环境软硬件环境：网络机房、电子教室、手写板、python、opencv 等软件。

教学素材：教学课件、教学网页、教学视频等。

5．单元学习目标通过本单元的学习，使学生：（1）了解什么是人工智能及机器学习。

（2）了解人工智能的发展。

（3）认识人工智能对社会的作用及影响。

（4）了解机器学习的一般过程。

6．单元教学内容分析本项目的教学目的是让学生通过了解手写数字识别的核心技术机器学习，感受人工智能技术。

学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任;学生通过使用Python 及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验,在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。

人工智能基础知识考试题库300题(含答案)

人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案：B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。

A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案：A3.2016年5月，在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案：D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案：D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案：D6.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案：A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案：C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案：B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起，一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案：D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案：D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案：D12.()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。

A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的，并通过()手段进行学习的方法。

4.2.1人工智能平台中的智能工具说课稿高中信息技术人教版必修1

（3）能够分析和操作人工智能平台中的智能工具。
（4）了解人工智能平台的安全性和伦理问题。
2.过程与方法：
（1）通过案例分析和操作演示，培养学生的动手能力和实践能力。
（2）引导学生运用所学知识解决实际问题，提高解决问题的能力。
（3）培养学生合作学习、自主学习的能力，形成良好的学习习惯。
3.情感态度与价值观：
1.让学生回顾本节课所学内容，用自己的语言总结关键知识点。
2.鼓励学生提出问题，对课堂上不理解或疑惑的地方进行澄清。
3.提供个性化的反馈和建议，指出学生在学习过程中的优点和需要改进的地方。
4.引导学生进行自我反思，思考如何在未来的学习中更好地应用所学知识。
（五）作业布置
课后作业的布置情况如下：
1.设计一份关于人工智能平台应用的调查问卷，让学生在课后收集数据和意见，分析人工智能平台在生活中的实际应用情况。
3.缺少实际操作经验，可能在进行案例分析和操作演示时感到不适应。
（三）学习动机
为了激发学生的学习兴趣和动机，我将采取以下策略或活动：
1.通过引入贴近学生生活的案例，如智能语音助手、图像识别应用等，让学生感受到人工智能的实用性和趣味性。
2.设计互动性强的课堂活动，如小组讨论、角色扮演等，让学生在互动中学习，提高他们的参与度和积极性。
在教学中，我将使用以下教具、多媒体资源或技术工具：
1.投影仪和电子白板：用于展示教学PPT、案例视频、操作演示等，增强课堂的直观性和互动性。
2.计算机网络：为学生提供在线资源和工具，如人工智能平台、智能工具的模拟操作软件等，让学生能够实时体验和操作。
3.实物模型或图片：用于展示智能工具的实物形态或工作原理，帮助学生更好地理解理论知识。
3.课堂反馈：通过小测验、作品展示等方式，及时收集学生的学习反馈，调整教学进度和方法，确保教学目标的实现。