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人工智能概论郭福春教案教学内容人工智能概论教案教学内容引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和行为的科学和技术。
随着计算机技术的发展，人工智能逐渐成为一个热门的研究领域，并且在各个行业都有广泛的应用。
在这个教案中，我们将介绍人工智能的概念、应用和发展，并探讨其对社会和人类的影响。
一、人工智能的概念和基础知识1. 人工智能的定义和分类人工智能是指使机器具备类似人类智能的能力，包括感知、推理、学习和决策等功能。
根据不同的任务和能力要求，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。
2. 人工智能的发展历程人工智能的历史可以追溯到上世纪50年代，经历了符号主义、连接主义和深度学习等不同的研究阶段。
随着计算机性能的提高和大数据的普及，人工智能在最近几年有了突破性的进展。
3. 人工智能的基本原理和技术人工智能的基本原理包括数据采集与处理、机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方面。
其中，机器学习是人工智能的核心技术之一，它可以通过学习和迭代优化建立模型，从而实现智能决策和预测。
二、人工智能的应用领域1. 人工智能在医疗领域的应用人工智能可以在医疗诊断、药物研发、健康管理等方面发挥重要作用。
例如，利用深度学习可以从医学影像中识别疾病，提高医生的诊断准确度；利用机器学习可以预测疾病的发展趋势，提前采取干预措施。
2. 人工智能在交通领域的应用人工智能在交通管理、自动驾驶和智能交通系统等方面具有广泛的应用前景。
例如，通过智能信号灯和交通流量预测，可以优化交通信号控制，减少交通拥堵；利用自动驾驶技术，可以提高交通安全性和效率。
3. 人工智能在金融领域的应用人工智能在金融风控、投资决策和客户服务等方面有很大的应用空间。
例如，利用机器学习可以识别金融诈骗行为，提高交易安全性；利用自然语言处理和情感分析，可以分析客户需求和意见，提供个性化的金融服务。
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能专家系统课程教案教学内容：本章主要介绍专家系统的定义、结构、特点和类型，分析了基于规则的专家系统、基于框架的专家系统和基于模型的专家系统，归纳了协同式和分布式等新型专家系统，并结合实例介绍了专家系统的设计方法和开发工具。
教学重点：专家系统的特点、专家系统的类型、专家系统的设计等。
教学难点：专家系统的设计。
教学方法：课堂教学为主。
注意结合学生前面所学的人工智能原理、知识的表示等内容，及时提问加深学生对基本原理和概念以及专家系统开发设计等的理解。
利用网络课程中的相关内容，协助对抽象概念的理解。
教学要求：重点掌握专家系统的基本概念和设计，掌握基于规则、基于模型、基于框架的专家系统，了解新型专家系统的一些概念和类型，一般了解专家系统的开发工具以及评价方法。
1专家系统概述教学内容：本小节讨论专家系统的一些基本概念，介绍专家系统的定义、结构、特点和类型。
本小节内容是本章的一个重点，是深入学习讨论专家系统的基础。
教学重点：专家系统的定义、专家系统的结构、专家系统的一般特点、各类专家系统的任务和特点。
教学难点：专家系统的结构与建造步骤。
教学方法：主要通过课堂教学，讲解各种基本概念和系统结构，归纳专家系统的一般特点，分析各类专家系统的任务、特点并进行举例教学要求：重点掌握专家系统的定义与基本结构，掌握专家系统的特点，了解专家系统的类型1.1专家系统的特点1、定义专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
2、专家系统特点启发性：专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。
透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。
灵活性：专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。
3、专家系统的优点具体地说，包括下列八个方面：(1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
教学对象：高中一年级学生教学目标：1. 了解人工智能的基本概念和发展历程。
2. 掌握人工智能的基本原理和应用领域。
3. 培养学生对人工智能的兴趣，激发创新思维。
教学重点：1. 人工智能的基本概念和发展历程。
2. 人工智能的基本原理。
3. 人工智能的应用领域。
教学难点：1. 理解人工智能的复杂性和前沿性。
2. 分析人工智能在不同领域的应用。
教学过程：一、导入1. 利用多媒体展示人工智能在不同领域的应用案例，如自动驾驶、智能家居等。
2. 提问：同学们对人工智能有什么了解？你们认为人工智能对我们生活有哪些影响？二、新课讲授1. 人工智能的基本概念：- 解释人工智能的定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
- 介绍人工智能的发展历程：从最初的专家系统到现在的深度学习、自然语言处理等。
2. 人工智能的基本原理：- 介绍机器学习的基本概念和分类。
- 解释神经网络、遗传算法等常见的人工智能算法。
3. 人工智能的应用领域：- 讲解人工智能在工业、农业、医疗、教育、交通等领域的应用。
- 分析人工智能在各个领域的优势和挑战。
三、互动环节1. 提问：同学们认为人工智能在未来会给我们带来哪些便利？2. 分组讨论：选择一个感兴趣的人工智能应用领域，讨论其优势和挑战。
四、总结1. 回顾本节课所学内容，强调人工智能的基本概念、原理和应用领域。
2. 布置作业：阅读一篇关于人工智能的科普文章，了解人工智能在某一领域的应用。
教学反思：1. 本节课通过多媒体展示、案例分析和互动讨论，使学生对人工智能有了初步的了解。
2. 在讲授过程中，注意结合实际应用，提高学生的兴趣。
3. 针对学生的疑问，及时给予解答，帮助学生理解人工智能的复杂性和前沿性。
4. 通过分组讨论，培养学生的团队协作能力和创新思维。
教学评价：1. 课后收集学生作业，了解学生对人工智能的掌握程度。
2. 在下一节课的提问环节，观察学生对人工智能问题的回答情况。
可编辑修改精选全文完整版（一）教学内容结构关系图（二）具体教学内容（2）教学要求了解人工智能的研究方法、发展简史。
理解人工智能的基本概念、基本技术。
掌握人工智能研究的基本内容和应用领域。
（3）重点人工智能概念（4）难点人工智能的研究方法（5）对毕业要求的支撑本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求5 能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”中的“指标点5.2掌握管理学理论与研究的前沿知识，培养具有持续适应社会和能力和及时了解新准则、新法规的能力。
”2.知识工程（1）教学内容知识工程概述、谓词逻辑表示法、产生式表示法、层次结构表示法、网络结构表示法、知识获取与管理、基于知识的系统（2）教学要求了解基于知识的系统、知识获取与管理。
理解知识工程的概念。
掌握逻辑谓词表示法及其应用，会用框架去描述一些具体问题，能用脚本来描述特定范围内的一些事件的发生顺序。
（3）重点经典谓词逻辑表示法、产生式表示法、层次结构表示法、网络结构表示法。
（4）难点层次结构表示法、网络结构表示法（5）对毕业要求的支撑本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求5 能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”中的“指标点5.2掌握管理学理论与研究的前沿知识，培养具有持续适应社会和能力和及时了解新准则、新法规的能力。
”3.确定性推理（1）教学内容推理的基本概念及归结、演绎等确定性推理方法。
推理的基本概念，了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的冲突消解策略、推理的逻辑基础、自然演绎推理、归结演绎推理、基于规则的演绎推理、规则演绎推理的剪枝策略。
（2）教学要求理解推理的概念，了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的冲突消解策略，了解自然演绎推理的概念以及三段论推理规则。
人工智能讲座心得体会人工智能讲座心得体会人工智能讲座心得体会通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能的定义可以分为两部分，即人工和智能。
人工比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，人工系统就是通常意义下的人工系统。
关于什么是智能，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工制造的智能了。
关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称 ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题 s 求解程序、lisp 表处理语言等。
但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。
dendral 化学质谱分析系统、mycin 疾病诊断和治疗系统、prospectior 探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。
并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议第三阶段：80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。
日本 1982 年开始了第五代计算机研制计划，即知识信息处理计算机系统 kips ，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
《人工智能》教学讲座④机器专家1965年研制出判断物质分子结构的第一个专家系统（DENDRAL）后，使得人工智能的研究，从以推理算法为主，转变为以知识为主。
一、基本概念每一个人，都可以利用自己的推理能力，解决一些简单的问题。
但是，当遇到一些比较复杂的问题时，可能就会束手无策了。
此时，就需要咨询专业领域里的专家了。
不同领域里的专家，都会各自积累了许多丰富的知识、经验，并具备了解决问题时，独到思维方式。
⒈专家系统如果能够利用人工智能技术，让计算机像人类专家一样地思考问题，来给人们排忧解难，可以满足人们日益增长的美好生活需要。
人工智能的专家系统，就可以帮助人们，来实现这个美好的愿望。
思考问题1：请根据事物特征的描述，推理出所描述的是什么事物？感受人类推理的过程。
判断动物：这是脊椎动物。
生活在四川、陕西和甘肃等地。
善于爬树、嬉戏。
几乎完全靠吃竹子为生黑白相间的外表。
这个动物，是。
专家系统（Expert System)是指从某些领域里，获得大量的专家知识和推理方法，用来求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。
⒉专家系统的优势专家系统应用范围越来越广，解决问题的能力也越来越强。
专家系统具有优势，如：①准确、高效、周到、快捷，不知疲倦地进行工作。
②解决实际问题时，不受周围环境的影响。
③不受时空限制的专长，有利于推广专家知识和经验。
④汇集、集成多领域专家的知识和经验，协作解决问题。
⒊应用领域专家系统技术发展非常迅速。
专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通、艺术以及计算机学科，产生了极大的社会效益。
同时，也促进了人工智能本身的理论、技术的发展。
活动体验1：请在网上，输入“专家系统”词语，搜索一些领域的专家系统。
并尝试体验一下专家系统。
二、工作原理⒈基本结构专家的能力有2个方面：①具有大量的专业知识。
②根据具体问题，灵活运用知识，推理得到答案。
人工智能的专家系统，则用“知识库”来存放专家的知识，用“推理机”来模拟专家思维的过程，如图：基本结构专家系统以逻辑推理为手段，以知识为中心解决问题的。
核心是“知识库”和“推理机”。
工作过程：根据知识、事实，进行推理。
不断地由已知的前提，推出中间结果，并将中间结果放到数据库中，作为已知事实进行推理，直到获得最终结果。
⒉产生式规则产生式规则模拟人类求解问题的思维方式，来表达专家领域里的启发式知识、经验知识。
是用来描述事物之间因果关系的。
产生式规则，通常是用“IF（如果）”和逻辑运算符AND（与）、OR（或）、NOT （非）以及“THEN（然后）”组成的表达式。
产生式：IF<P>THEN<Q>其中：P：产生式的前提、条件、前件。
Q：产生式的结论、操作、后件。
当P被满足时，应该得出Q的结论，或者是应该执行的操作。
思考问题2：推理关系：如果是动物，并且吃肉，那么是食肉动物。
产生式：IF动物AND吃肉THEN食肉动物思考问题3：请写出下列推理关系的产生式。
推理关系：如果是三角形，并且三条边相等，那么是等边三角形。
产生式：IFANDTHEN。
三、开发专家系统开发专家系统采用的手段，有2种：①程序设计语言。
②专家系统工具。
⒈程序设计语言目前，开发专家系统比较常用的程序设计语言，有3类：①函数型语言。
②逻辑型语言。
③面向对象语言。
程序设计语言用程序设计语言，来开发专家系统的优点是：比较灵活、针对性强。
缺点是：一切工作都要从头做起，工作量很大。
⒉专家系统工具目前，开发专家系统常用的专家系统工具，分为2种：①专家系统外壳。
②专家系统通用工具。
专家系统工具①外壳专家系统外壳（骨架系统）是将比较成熟的、具体的专家系统，抽去具体的知识，只剩下的外壳、骨架结构的部分。
既保留了体系的结构、功能，又把专用领域的界面，改成为了通用领域的界面。
利用专家系统外壳作为开发工具，只要将新的领域知识，填充到专家系统外壳中去，就可以生成新的专家系统。
采用外壳建造专家系统的优点是：可以大大减少系统开发的工作量。
而缺点是：只适用于建造与外壳类似的专家系统，局限性大，灵活性也差。
所以，用外壳来建造专家系统的关键是：选择合适的外壳。
②通用工具专家系统通用工具是不依赖于任何已有的专家系统，不针对任何具体领域的。
专家系统通用工具与专家系统的外壳相比，具有更大的灵活性和通用性。
但是，同时也增加了使用难度。
（通用的专家系统工具，也有许多种，如：OPS-5、PROLOG、UNITS、RLL、ROSIE等。
）活动体验2：如果是对各种水果，进行特征抽取、合理分类。
可以使用专家系统外壳“InterModeller”，来开发一个简单的“水果识别”专家系统。
①双击“InterModeller.exe”文件图标，打开“InterModeller”窗口。
图1 单击“文件”→“新建”，选择“顺序规则”②单击菜单栏中的“文件”→“新建”命令项，弹出的“建立一个新InterModeller模型”对话框，如图1。
③单选最下面的一项“顺序规则”后，单击“新模型”按钮确定，又如图1。
④单击菜单栏中的“模型”命令项后，会看到在弹出的下拉菜单中，系统默1”的选项，如图2。
图2 单击“模型”→“规则编辑器…”⑤单击选择下拉菜单中的“规则编辑器…”命令项，系统弹出“规则编辑器…”对话框，如图3。
图3 规则编辑器⑥输入“颜色、形状、……”，相关的规则内容，并选择对应的“AND、AND、THEN”逻辑运算符，如图4。
图4 输入“颜色、形状……”⑦单击“粘贴”按钮，把输入规则内容粘贴到“顺序规则1”窗口，如图5。
图5粘贴到“顺序规则1”窗口⑧先关闭“规则编辑器…”对话框后，再单击菜单栏中的“模型”→“运行”命令项，如图6。
图6 单击“模型”→“运行”⑨运行显示“InterModeller咨询”对话框，如图7。
图7 InterModeller咨询模型一旦建立，就可以像小型专家系统一样运行，完成交互式分类。
探究学习：按照上述方法，可以建立各种分类导向的主题模型，如：“识别熊猫、食肉动物、植物识别”等。
知识拓展1：专家系统的分类专家系统的分类方法很多，根据用途不同，可以将专家系统归为几大类：①解释型。
用语言分析符号数据，进而阐明这些数据的实际意义。
②预测型。
根据对象的过去和现在情况，来推断对象的未来演变结果。
③诊断型。
根据输入的信息，来找出对象的故障和缺陷。
④调试型。
给出已确定故障的排除方案。
⑤维修型。
指定并实施，纠正某类故障的规划。
⑥规划型。
根据给定目标，拟订行动计划。
⑦设计型。
根据给定要求，形成所需方案和图样。
⑧监护型。
完成实时监测任务。
⑨控制型。
完成实时控制任务。
⑩教育型。
诊断型和调试型的组合，用于教学和培训。
知识拓展2：智能模拟的局限性智能模拟只是对人类智能的模拟，不能模拟人类思维的社会性。
人类大脑的特殊机能，绝不是由单纯的生物学运动造成的。
而是长期的社会实践的结果，是与周围环境长期发生联系的结果。
孤立地模拟大脑的机制，不到与外界相联系的环境之中，当然就不可能产生思想。
如：“狼孩”具有人脑的天然机能。
但是，因为“狼孩”没有在人类社会中成长，脱离了社会生活。
因而，“狼孩”的智力低下，没有社会意识。
计算机不能参与人类长期的发展过程，不能参加人类的一切社会实践。
因此，计算机是不会具有真正意义上的思维，也不可能会模拟人的社会意识。
①某些自然属性，是可以模拟的。
②社会属性，是不能模拟的。
知识拓展3：开发专家系统步骤采用简单专家系统外壳的方式，适合于开发小型的、简易的专家系统。
采用简单专家系统外壳，进行开发专家系统的一般过程，如下：①开发工具要据目标，选择开发工具。
不同的专家系统处理不同领域的知识，在构造一个专家系统前，首先考虑这个专家系统要完成一个什么样的任务，根据不同的任务选择合适的专家系统外壳。
②分析事实在这一过程中，要对领域知识进行分析。
分析该领域中的知识是依据什么分类的？每一类都有哪些实例。
一般可以从形状、特征、功能等角度，考虑给领域知识分类。
③知识表示方式选择知识表示的方式有许多种，各有特点。
在实际使用中，可以根据需求，来选择某一种适合的表示方法。
④知识建模根据前面选择的知识表示方式，对知识建模。
假如选择了产生式规则表示法来表示知识，就要将知识转换成一条条产生式规则。
⑤加入知识库将上述过程中产生的规则以外壳设定的方式加入到知识库中，并且不断地修改和扩充规则，将其完善、使之优化。
⑥调试和评价运行专家系统，不断进行调试、评价和修改专家系统。
