【人工智能基础与应用】教案 第2课

2人工智能的基础支撑（一）第2人工智能的基础支撑（一）第课④具有自组织性。六、机器学习机器学习（machinelearning）是通过各种算法从数据中学习如何完成任务，并获得完成任务方法的一门学科。1、有监督学习：是一种比较简单且直接的机器学习方式，它是利用含有标签的数据集对学习模型进行训练，然后得到预测模型，最后利用测试集对预测模型的性能进行评估的学习方法。（1）分类任务：通常用于将事物打上一个标签，结果为离散值。（2）回归任务：通常用来预测一个值，如预测房价、预测股价等。2．无监督学习：是在没有标签的数据集里发现数据之间潜在关系的学习方法。聚类任务是指根据输入的特征向量寻找数据（没有标签）的规律，并将类似的样本汇聚成类。【学生】聆听、思考、理解、记忆通过讲解，让学生了解人工智能的理论支撑有那些，并分别掌握其理论知识第二节课问题导入

（5min）【教师】提问引出新知识点为什么说中国有人工智能成长的最佳土壤？【学生】思考、发言用问题导入，让学生对物联网产生兴趣，激发学生的求知欲传授新知

（25min）【教师】提供网络，可供学生查找资料，对学生进行分组，安排任务请大家分组收集并分析物联网的主要应用场景。【教师】播放图片（详见教材）点评、讲解、通过大家的发言，引入新的知识点，讲解人工智能的土壤支持。什么是物联网【多媒体】播放动画“什么是物联网”，讲解物联网的发展现状，引出物联网的定义。（1）技术理解物联网是将物体的信息利用感应装置，经过传输网络，到达指定的信息处理中心，最终实现物与物、人与物的自动化信息交互与处理的智能网络。（2）应用理解物联网是把世界上所有的物体都连接到一个网络中，形成“物联网”，然后又与现有的互联网相连，实现人类社会与物体系统的整合，并采用更加精细和动态的方式去管理生产和生活。物联网的基本特征1．全面感知是指利用传感器、射频识别、定位器和二维码等手段随时随地对物体进行信息采集和获取。2、可靠传输是指通过各种网络与互联网的融合，对接收到的感知信息进行实时远程传输，实现信息的交互和共享，并进行各种有效的处理。智能处理是指利用人工智能、云计算和数据挖掘等各种智能计算技术，对随时接收到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据进行分析和处理，提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力，实现智能化的决策和控制。【学生】聆听、记录、思考。利用实践探索法，让学生们主动查找资料，留下印象，然后教师进行系统的讲解，帮助学生更好地理解知识点课堂讨论

（10min）【教师】组织学生讨论以下问题：物联网与移动网络相结合，运用在我们生活中的哪些方面？【学生】思考、讨论、举手发言【教师】对学生的发言进行总结通过课堂讨论，使学生进一步理解所学知识课堂小结

（3min）【教师】简要总结本节课的要点本节课学习了知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理、计算智能和机器学习的理论知识，了解物联网及物联网的基本特征。希望大家通过本节课的学习，能够对人工智能的理论支撑和土壤支撑有一个清晰的认识。【学生】总结回顾知识点总结知识点，巩固印象作业布置

（2min）【教师】布置课后作业（1）请查阅资料，简述你知道的搜索策略有哪些，并举例说明几种搜索策略的应用。3～5人一组，选择负责人，自行查阅资料，结合自身想法，简述你知道的搜索策略及应用（不少于500字、图文结合），制作汇报PPT，下次课交流汇报；（2）【学生】完成课后任务延展知识面，多学科交叉学习教学反思