信息技术（第2版）（拓展模块）教案 拓展模块5 5.4 人工智能开发平台；5.6人工智能与伦理道德

1/5课题名称人工智能开发平台授课类型理实一体授课对象授课课时所授课程授课地点所授教材一、学情分析本课程授课对象为高职各专业大一学生，课程开设在大一第2学期，学生在知识储备、学习特点和信息素养的情况如下：1.知识与技能储备学生有一定的Python编程基础，对机器学习中一些核心技术和部分算法有了较全面的了解2.学习特点授课对象在学习方面表现出如下特点：（1）喜欢动手实践，厌烦平淡无奇的说教；（2）乐于接受可视化教学资源，反感静态纸质学习材料；（3）具有较强的求知欲，希望能够应用人工智能技术解决一些实际问题。3.信息素养学生具备了基础的信息技术学科素养，二、教学内容本节课选自拓展模块5人工智能--5.4人工智能开发平台和5.5.1图像分类中部分内容，主要介绍机器学习开发框架、集成开发环境和开发平台。1.机器学习开发框架2.人工智能集成开发环境3.人工智能开发平台1.知识目标了解其特点和适用范围2.能力目标3.素养目标1.教学重点 八、教学环节教学环节教学内容教学活动策略与意图环节一课程回顾与学习目标(15分钟)【问题导入】Python语言的主要特点？【学习目标】教师活动1.提出问题，回顾Python语言所学内容2.介绍本单元的学习目标学生活动2.思考记录1.问题教学法：回顾Python语言，为本次及后面课程做好铺垫2.讲授教学法：介绍学习目标，使学生明确本次课的要求教学环节教学内容教学活动策略与意图环节二学习机器学习开发框架(15分钟)1.什么是开发框架开发框架是一个可复用的软件架构解决方案，它规定了应用的体系结构，阐明软件体系结构中各层次间及其层次内部各组件间的依赖关系、责任分配和控制流程，表现为一组接口、抽象类以及实例间协作的方法，为组件复用提供了上下文关系。2.TensorFlowTensorFlow是一个由Google公司于2015年开发完成的开源的机器学习框架，是目前最热门的机器学习框架之一，其主要特点是灵活、成熟、通用、便捷。3.PyTorchPyTorch是一个由Facebook人工智能研究院开发的开源的机器学习框架，是继TensorFlow之后最受欢迎的机器学习框架，其主要特点如下：（1）用法贴近Python，比TensorFlow更容易上手；（2）简洁高效，具有灵活易用的接口；（3）具有动态计算图机制；（4）具有高维数组、自动求导、神经网络模块3个联系紧密的抽象层次；（5）提供了完整的文档与循序渐进的指南。4.PaddlePaddle框架PaddlePaddle框架是由百度开发的开源深度学习框架，其主要特点如下：（1）兼容动态图和静态图两种编程方案；（2）提供了大量的预训练模型；（3）具备大规模工业实践能力；（4）便于深度学习技术在各种场景下的应用。5.特点及适用范围TensorFlow稳定性高，性能好，成熟完善，适宜工业应用开发；PyTorch简洁高效、灵活易用，适合研究人员、初学者、中小规模项目开发；PaddlePaddle框架最大的特点是高效易用、功能丰富，在特定的技术场景下，开发者只要根据自己的数据修改一些超参数就能训练好模型，特别有利于深度学习模型的分析和使用。教师活动1.讲解开发框架的主要作用2.介绍TensorFlow及其特点3.介绍PyTorch及其特点4.介绍PaddlePaddle框架及其特点5.介绍各种框架的适用范围学生活动2.积极思考3.思考记录讲授法：通过介绍3种常用框架，使学生了解各种框架的特点及适用范围，为学生选择框架打下一定的基础教学环节教学内容教学活动策略与意图环节三学习集成开发环境(30分钟)1.PyCharmPyCharm是由JetBrains公司打造的一款专门面向Python的全功能集成开发环境，它带有代码编写、语法高亮、代码跳转、智能提示、自动完成、调试、单元测试、项目管理和版本控制等一整套可以帮助用户在使用Python进行开发时提高效率的工具，为使用Python开发新一代人工智能软件提供了一组非常好的开发工具。2.JupyterNotebookJupyterNotebook是一个基于Web的交互式计算开发环境。它能将实时运行的代码、叙事性的文本、数学方程和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，可以在其中编辑文档、编写程序、运行代码和展示结果，非常适合人工智能的相关研究及教学展示。教师活动1.介绍两种集成开发环境的功能和适用范围2.启动PyCharm，编写、运行一个简单的Python程序3.给出图像分类源代码，要求学生在PyCharm中输入、运行该程序4.指导学生完成Python程序编写调试学生活动2.跟随老师一起编写、运行Python程序3.完成练习4.操作要点记录四步教学法：通过四步教学法，使学生熟悉PyCharm开发环境，能够在PyCharm中开发Python程序教学环节教学内容教学活动策略与意图环节四学习开发平台(20分钟)1.什么是人工智能开发平台人工智能开发平台通常架设在云上，以硬件架构、软件框架为基础，将算力资源、核心框架、基础模型、开发工具、API或SDK、开源代码、学习资源、社区等集成在一起开放给开发人员，形成全方位、全流程的开发环境，极大地简化了AI开发过程，降低了AI的开发和使用门槛，满足了不同开发层次的需要。2.飞桨开发平台飞桨(PaddlePaddle)是百度自主研发的开源的深度学习开发平台。它集深度学习框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计及系统化服务支持的五大优势。3.智能钛机器学习平台智能钛机器学习平台是腾讯公司基于腾讯云的强大计算能力为开发者打造的一站式机器学习开发平台。平台内置丰富的算法组件，支持多种算法框架，满足多种AI应用场景的需求，为用户提供了从数据接入、数据清洗、数据标注、模型构建、模型训练、模型评测、模型部署、在线服务、服务监控、应用编排和AI应用开发等全链路开发平台套件。4.AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式人工智能开发平台，由华为公司研发。ModelArts提供全流程的AI开发服务，可以为机器学习与深度学习提供海量的数据预处理及交互式智能标注、大规模的分布式训练、自动化的模型生成，具有按需部署端-边-云模型能力，能够帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期的AI工作流，实现系统的平滑、稳定和可靠运行。5.如何选择开发框架和平台？如果算法创新力度大，应用场景变化多，需要开发者自己完成算法设计、算法实现、算法训练、算法验证等步骤，一般应根据问题的技术特点选择合适的开发框架和集成开发环境进行软件开发；相反，如果应用问题比较典型，现有的技术能够完全解决这些问题，则应该选择已有的人工智能平台来完成软件开发。教师活动1.讲解什么是人工智能开发平台2.介绍3个典型开发平台的功能3.浏览飞桨开发平台4.讲解、演示安装百度飞桨软件包5.讲解、演示安装预训练模型6.组织讨论如何选择开发框架和平台学生活动1.理实一体：通过边讲解边操作使学生能够熟悉开发平台的主要功能2.讨论法：通过如何选择开发框架和平台讨论，使学生进一步理解开发框架和开发平台各自适用范围教学环节教学内容教学活动策略与意图环节五考核评价与教师小结(10分钟)1.通过学习通课程平台，完成本小节的考核评价测试试题。2.通过学习通课程平台教师端，汇总分析考核评价的总体情况3.教师小结九、反思与改进成功之处：不足之处：课题名称人工智能与伦理道德授课类型理实一体授课对象授课课时所授课程授课地点所授教材一、学情分析本课程授课对象为高职各专业大一学生，课程开设在大一第2学期，学生在知识储备、学习特点和信息素养的情况如下：1.知识与技能储备学生了解人工智能的基本概念、基本特征、社会价值、发展历程、发展趋势、应用领域、核心技术及部分算法，熟悉机器学习的基本原理和开发流程，2.学习特点授课对象都是零零后的学生，在学习方面表现出如下特点：（1）喜好电脑与互联网的应用；（2）喜欢情境设定，参与其中，厌烦平淡无奇的说教；（3）思想活跃，具有较强的求知欲。3.信息素养学生具备了基础的信息技术学科素养，二、教学内容1.知识目标2.能力目标3.素养目标1.教学重点八、教学环节教学环节教学内容教学活动策略与意图环节一课程回顾与学习目标(5分钟)【问题导入】在新一代人工智能中数据起什么样的作用？【学习目标】学会辨析人工智能在社会应用中面临的伦理、道德和法律问题。教师活动1.提出问题，回顾以前所讲内容2.介绍本单元的学习目标学生活动2.思考记录。1.问题教学法：复习以前内容，为本次课程做好铺垫2.讲授教学法：介绍学习目标，使学生明确本次课的要求教学环节教学内容教学活动策略与意图环节二讨论人工智能应用中存在的伦理道德和法律问题(20分钟)1.自动驾驶技术涉及的伦理和法律问题（1）面临的伦理困境典型案例：“隧道难题”（2）对传统的法律法规提出的挑战典型案例：美国一名横穿马路的女子被优步自动驾驶汽车撞伤之后不幸身亡。2.人工智能发展可能会侵犯个人信息权和隐私（1）数据掌控者基于碎片数据提取个人信息形成“用户画像”，个人很可能失去了对自身隐私的控制，一些隐私甚至可能处于随时被窥探的状态；（2）不法分子贩卖数据获取利益，严重侵犯个人的信息权。3.人工智能可能会产生算法偏见算法决策是在用过去预测未来，来自训练数据或算法设计人员的价值观嵌入可能导致算法偏见，而过去的偏见作为系统反馈可能会强化这种错误，从而使算法倾向于将偏见固化并在未来得到加强。4.人工智能对社会公平的影响（1）信息的不对称、不透明以及信息知识技术门槛，客观上会导致并加剧信息壁垒、数字鸿沟等违背社会公平原则的现象与趋势；（2）人工智能引发的失业问题。5.人工智能产生的权利不对称问题借助人工智能了解人的偏好和行为甚至超过用户对自己的了解，企业可以利用这种巨大的权利不对称达到自己的目的，而用户则在不知不觉中处于弱势地位。教师活动1.组织学生分组讨论人工智能在社会应用中面临哪些伦理、道德和法律问题2.给出一些人工智能在社会应用中出现的伦理、道德和法律问题的典型案例，从而启发引导学生3.总结讨论结果并加以补充完善学生活动通过互联网1.讨论法：通过人工智能在社会应用中面临哪些伦理、道德和法律问题的讨论，开拓学生视野，培养良好的数字化学习和交流沟通能力2.案例分析法：通过分析典型应用案例，使学生能够辨析人工智能在社会应用中面临的伦理、道德和法律问题教学环节教学内容教学活动策略与意图环节三讨论解决问题的方法(10分钟)1.公平共享在提供人工智能产品和服务时，应充分尊重和帮助弱势群体、特殊群体，并根据需要提供相应替代方案，使均等的智能服务惠及不同地区、不同行业和不同群体，让全体人民公平共享人工智能带来的益处。2.尊重个人的知情权、同意权和选择权完善个人同意授权和数据撤销机制，依照合法、正当、必要和诚信原则处理个人信息，反对任何窃取、篡改、泄露和其他非法收集与利用个人信息的行为。3.加强人工智能管理和伦理道德教育（1）增强企业社会责任感和企业个人自律意识，加强人工智能研发相关活动的自我约束和自我管理，不从事违背伦理道德的人工智能研发；（2）在数据采集和算法开发中，加强伦理审查，充分考虑差异化诉求，避免可能存在的数据与算法偏见。4.提升透明性在人工智能算法设计、实现、应用等环节提升透明性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性，逐步实现人工智能系统可验证、可审核、可监督、可追溯、可预测、可信赖。5.遵守伦理和法律规范在开发人工智能系统或产品时，既要遵守相应的法律法规，也