人工智能的产生与发展教学设计高二上学期高中信息技术必修1第五章浙教版_第1页
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文档简介

教学设计

课程基本信息学科信息技术年级高二学期秋季课题人工智能的产生与发展教学目标1.理通过对典型人工智能应用的分析，理解人工智能的概念，了解人工智能涉及的知识领域以及主要方法。2.通过人工智能发展史的学习、思维导读的绘制，了解人工智能的发展历史，产生进一步学习人工智能的兴趣3.通过自主学习与讨论，区别人工智能的三种主流方法。教学重难点教学重点：1.理解人工智能的基本概念。

2.了解人工智能的发展历程。

教学难点：1.理解实现人工智能的三种方法。

教学过程【前置思考】引导学生阅读教材思考：生活哪些能体现人工智能？什么是人工智能?有哪些主要方法？人工智能有什么特点？与人类智能有什么不同之处?【人工智能应用讲解】举例说明：从刷脸支付到交通出行预测，从扫地机器人到无人飞机，从“深蓝”到AlphaGo,演示chatGPT进行作文创作。讲解分析人工智能的定义，指以机器为载体，模仿、延伸和扩展人类智能，其与人类或其他动物所呈现的生物智能有着重要区别。举例：科学家眼中的人工智能2.看图说明：人工智能的学科结构学生阅读教材，从示意图中看出：人工智能是一门多学科广泛交叉的前沿科学,涉及到计算机科学，还涉及到控制科学、认知科学、心理科学、语言学、行为科学以及哲学甚至经济学等众多学科领域。【实践体验、小组交流】阅读课本P151,研究人工智能的三种方法并讨论其区别。区别。（1）智能行为：就是对符号的推理和运算，每个符号反映了其在客观世界的语义（2）联结主义：从海量数据出发，学习神经网络中神经元之间的关联关系，通过神经元之间的链接权重来刻画数据。所有被激活的神经元以逐层递进的形式来一起刻画数据。（3）行为主义：重在“交互——反馈”，例如扫地机器人不知道桌椅的摆放位置，在不断碰壁后学习，经过一段时间的交互获悉了环境的全貌，最终能自如执行清扫任务

3、让学生阅读教材完成表格填空：【知识讲解】让学生绘制人工智能的发展历程时间线:1、从计算到智能测试2人工智能登上舞台3.以符号主义表达与推理为代表的人工智能4.数据驱动的人工智能方法：深度学习成为数据驱动人工智能方法的佼佼者。深度学习是一种对原始数据所蕴含的特征模式进行学习的算法模型。最常用的深度学习模拟人类大脑处理数据的机制，逐层抽象对原始数据进行学习。多层神经网络（包含输人端、隐藏层和输出端）是一种典型的深度学习模型。5问题引导下的人工智能学习方法【实践体验、小组交流】利用神经网络解决分类问题利用教材P156利用Tensorflowplayground平台，理解神经网络【课堂小节】教师带领学生回忆本节课学习的要点

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