《人工智能应用概论》教案

教 案2023—2023学年第一学期学院名称：学院名称：信息工程学院编写教师：****课程名称：人工智能应用概论授课班级：20239教案首页教案首页教案正页教案正页课题名称 初识人工智能了解人工智能的定义及进展历程；了解人工智能进展过程中各争论流派的主见；生疏人工智能对社会、经济、文化的影响。重点 人工智能对社会经济文化的影响难点 理解人工智能三大学派讲授型 ☐实践型 ☐“理实一体化”型争论型 ☐演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 争论法 ☐演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 ☐模型 ☐实物 ☐其他教学设计 用视频、生活案例、问题导入课—>学问讲解—>学生争论—>纠偏、点评—>思路 拓展训练—>归纳总结—>课后作业〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名主要内容时间称〔分钟〕任务一介绍本课程开设缘由、课程打算、目标及安排5任务二视频、生活案例、问题导入课程3任务三学生争论〔什么是人工智能？〕6任务四人工智能的定义8任务五人工智能的进展历程10任务六人工智能的三大学派8任务七人工智能对社会经济文化的影响20任务八人工智能对社会经济文化的影响〔通过生活案例讲解〕15任务九课后作业〔人工智能的进展对我们的生活产生了哪些影响？ 〕5课题名称 学问表示章的学习，了解人工智能中学问表示的原理、概念以及进展历程；教学 了解学问表示的工作原理及算法规律特点；目标 了解学问表示中的具体应用；通过python编译器简洁体验学问表示实际操作过程重点 把握学问表示的几种方法的原理难点 学问表示的原理解释讲授型 实践型 ☐“理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 ☐模型 ☐实物 ☐其他教学〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称主要内容时间〔分钟〕任务一回忆人工智能的概念和进展5任务二通过生活中的案例-机场询问机器，引入本节课内容5任务三讲解学问的概念和特征10任务四讲解学问表示的8大表示法〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称主要内容时间〔分钟〕任务一回忆人工智能的概念和进展5任务二通过生活中的案例-机场询问机器，引入本节课内容5任务三讲解学问的概念和特征10任务四讲解学问表示的8大表示法20任务五讲解学问表示的进展历程5任务六讲解学问表示的应用场景10任务七学问表示技术实现原理〔重点讲解专家系统-动物识别系统原理〕10任务八python代码演示动物识别系统5任务九总结学问表示的相关学问点，并争论3个相关问题7任务十布置课后练习--尝试实现谈天机器人3课题名称 机器学习器学习的概念、原理、算法以及进展历程；教学 理解机器学习的多种算法分类；目标 了解机器学习中的具体应用场景；通过对实际数据的学习推导，理解机器学习的操作流程重点 把握机器学习的多种分类算法难点 分类算法的原理解释及举例说明讲授型 实践型 ☐“理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 ☐模型 ☐实物 ☐其他教学设计 复习旧课—>用生活用例导入课—>学问讲解—>教师示范—>学生体验—>相思路〔可用关争论—>归纳总结—>课后作业框图〕主要内容准时间安排课题名主要内容时间称〔分钟〕任务一回忆学问表示的概念和进展3任务二通过生活中的案例-鸢尾花分类，引入本节课内容5任务三讲解机器学习的概念和特征5任务四讲解机器学习的进展历程5任务五讲解机器学习的应用场景7任务六讲解机器学习的三大表示法8任务七讲解支持向量机的原理及应用13任务八讲解贝叶斯分类器的原理及应用13任务九讲解决策树分类器的原理及应用13任务十多种分类器算法回忆及总结5一

布置课后练习--猫科动物的分类 3课题名称 神经网络与深度学习度学习的概念、神经网络的原理以及进展历程；教学 了解深度学习与神经网络的具体应用场景；目标 理解人工神经网络的技术原理；Tensorflow游乐场把握神经网络模型设计、模型训练与推想。教学 习与神经网络的概念；模型与深度神经网络；重点 Tensorflow游乐场。教学 反向传播算法；难点 神经网络的训练与推想。讲授型 实践型 ☐“理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 模型 ☐实物 ☐其他教学〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称任务一主要内容回忆机器学习的概念和技术原理时间〔分钟〕3任务二通过生活中的案例-文字识别快递三段码，引入本节课内容5任务三讲解生物神经网络、人工神经网络与深度学习的概念、区分、联系5任务四讲解神经网络与深度学习的进展历程4任务五讲解神经网络与深度学习的应用场景〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称任务一主要内容回忆机器学习的概念和技术原理时间〔分钟〕3任务二通过生活中的案例-文字识别快递三段码，引入本节课内容5任务三讲解生物神经网络、人工神经网络与深度学习的概念、区分、联系5任务四讲解神经网络与深度学习的进展历程4任务五讲解神经网络与深度学习的应用场景6任务六讲解感知机模型的根本构成及其实现分类8任务七讲解多层神经网络与深度神经网络的技术原理8任务八讲解反向传播算法8任务九游乐场根本功能13任务十构建神经网络与训练流程13一二

深度神经网络学问回忆与总结 5布置课后练习--修改Tensorflow网络构造对不同训练集进展分类或回 2归课题名称 智能语音技术了解智能语音的概念、原理以及进展历程；教学 能语音的多种应用分类〔语音识别、语音合成、语音测评等〕；目标 了解智能语音中的具体应用场景；通过智能语音交互平台演示，理解智能语音的操作流程重点 把握智能语音的多种处理分类难点 智能语音处理原理解释及举例说明讲授型 实践型 ☐“理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 ☐模型 ☐实物 ☐其他教学〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称任务一主要内容回忆神经网络与深度学习的概念和原理时间〔分钟〕3任务二通过生活中的案例-小度音箱，引入本节课内容5任务三讲解智能语音的概念和特征4任务四讲解智能语音的进展历程4任务五讲解智能语音的应用场景〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称任务一主要内容回忆神经网络与深度学习的概念和原理时间〔分钟〕3任务二通过生活中的案例-小度音箱，引入本节课内容5任务三讲解智能语音的概念和特征4任务四讲解智能语音的进展历程4任务五讲解智能语音的应用场景5任务六讲解声学模型的特征提取7任务七讲解语音识别处理流程8任务八讲解语音合成的原理10任务九讲解语音增加的原理及应用13任务十讲解语音转换的原理及应用13一二

语音处理流程的及应用的回忆与总结 6布置课后练习--智能语音应用场景挖掘 2课题名称 〕计算机视觉技术算机视觉技术的概念及进展历程；教学 了解计算机视觉技术的具体应用场景；目标 理解卷积神经网络的技术原理；CNNexplainer把握卷积神经网络模型设计、模型训练与推想。教学 数字图像处理；卷积神经网络；重点 CNN解释器〔cnn-explainer〕在线交互可视化工具使用。教学 卷积运算与池化操作；难点 络的训练与分类。讲授型 实践型 ☐“理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 模型 ☐实物 ☐其他教学〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称主要内容回忆智能语音技术的概念和原理时间〔分钟〕3任务二通过生活中的案例-小程序重温五四，你最像哪位文艺青年，引入本 5节课内容任务三简洁概述计算机视觉根本概念与分类技术5任务四〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称主要内容回忆智能语音技术的概念和原理时间〔分钟〕3任务二通过生活中的案例-小程序重温五四，你最像哪位文艺青年，引入本 5节课内容任务三简洁概述计算机视觉根本概念与分类技术5任务四讲解计算机视觉技术的进展历程5任务五讲解计算机视觉技术的应用场景5任务六讲解计算机视觉成像原理6任务七讲解数字图像与颜色空间6任务八以车牌识别为例讲解图像处理技术方法15任务九

讲解卷积神经网络的组成与原〔卷积激活池化全连接softmax 15分类〕一二

计算机视觉技术学问回忆与总结 5布置课后练习--使用CNN解释器对自定义图像进展分类 2课题名称 〕自然语言处理教学 然语言技术的进展历程目标 理解自然语言技术工作原理能够使用计算机编程语言或工具完成简洁的自然语言处理相关操作或功能教学 分词与词性标记；重点 自然语言处理应用场景；难点 自然语言计算模型：规章模型和统计模型。讲授型 实践型 ☐“理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 ☐“教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 模型 ☐实物 ☐其他教学〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称主要内容时间〔分钟〕任务一回忆上次人工智能主题技术的概念和技术原理3任务二5任务三讲解自然语言处理根本概念、该项技术涉及的任务内容。13任务四讲解自然语言处理技术的进展历程7任务五讲解自然语言处理技术的应用场景13任务六〔可用框图〕主要内容准时间安排课题名称主要内容时间〔分钟〕任务一回忆上次人工智能主题技术的概念和技术原理3任务二5任务三讲解自然语言处理根本概念、该项技术涉及的任务内容。13任务四讲解自然语言处理技术的进展历程7任务五讲解自然语言处理技术的应用场景13任务六以主流的翻译平台为例，演示和体验机器翻译8任务七介绍一些自然语言处理平台的使用5任务八介绍和演示使用国内的一些主流人工智能平台的自然语言处理力气10任务九课程总结3任务十课堂问题争论8一作业介绍及公布5课题名称 〕学问图谱技术章学问图谱的学习，主要到达如下目标：教学 1、把握学问图谱的概念；目标 2、了解学问图谱的应用场景；3、把握简洁学问图谱的构建；1、学问图谱的概念；2、学问图谱的表示；3、学问图谱的应用场景；教学 1、学问图谱的构建；难点 2、学问图谱的应用；讲授型 实践型 “理实一体化”型争论型 演示型 ☐参观型 ☐其他教学 讲授法 ☐争论法 演示法 法方法 “教学做一体化”法 ☐探究法 ☐参观法 ☐其他教具 计算机 多媒体设备 ☐挂图 ☐模型 ☐实物 ☐其他教学〔可用框图