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第三章机器学习课题名称：机器学习学习过程：（4）金融风控系统——京东金融风控(二)知识归纳机器学习：机器学习是用计算机程序模拟人的学习能力，从实际例子中学习得到知识和经验，不断改善性能，实现自我完善。
机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。
它从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策。
它和普通程序的一个显著区别是需要样本数据，是一种数据驱动的方法。
经验（历史数据）计算机系统（机器学习模型）性能（预测精度）机器学习定义机器学习和人类学习的比较机器学习发展：机器学习属于人工智能中一个较为年轻的分支，可以大致分为以下三个发展历程：第一阶段：萌芽阶段第二阶段：发展阶段第三阶段：繁荣阶段机器学习范围：机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。
机器学习与相关学科任务实施1、介绍AlphaGo大战李世石的案例，播放百度Apollo无人驾驶车辆驶过港珠澳大桥的视频、特斯拉无人驾驶宣传视频、新中国成立70周年阅兵无人机梯队视频，在亚马逊网站浏览一件商品查看其推荐的相关商品。
通过这些案例介绍让学生相互讨论，对机器学习有一个初步的认识和接触。
然后让学生查阅思考：（1）、查询机器学习在医疗领域中的应用。
（2）、查阅国家在人工智能领域的政策和方向（提示：百度无人驾驶技术、阿里巴巴城市大脑、腾讯智能医疗、科大讯飞语音识别）。
最后教师总结，给出机器学习的定义，并介绍机器学期和人类学习的比较。
2、介绍机器学习的发展历程，并给出每一个阶段的代表技术和事件。
要求学生查阅资料，找到对机器学习发展有共享的人物和代表事件。
并说明其中有一段事件机器学习停滞不前的原因。
最后教师使用时间轴方式总结机器学习的发展历程。
3、让学生分别找出机器学习在模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语。
《人工智能》教案
一、教学内容
本课程主要讲授“人工智能”方面的知识，包括：人工智能的基本概念、继承学和方法；人工智能的常用算法和工具；人工智能的发展史、人工智能系统的基本架构；以及机器学习、模式识别、自然语言处理等发展趋势等。
二、教学目标
1.掌握人工智能的基本概念、继承学和方法；
2.掌握人工智能的常用算法和工具，包括神经网络、决策树、模糊逻辑、遗传算法、遗传编程等；
3.理解人工智能的发展史以及人工智能系统的基本架构；
4.了解机器学习、模式识别、自然语言处理等发展趋势等；
5.能够应用人工智能的基本算法解决实际问题。
三、教学方法
1.讲授：采用面授的方式，学生要充分准备课前预习，以便更好地理解课堂内容；
2.讨论：通过课堂上以小组的形式，进行讨论交流，并可以进行针对一些实际应用话题的讨论；
3.实践：学生们可以根据所学知识，在课程期间，做一些实践项目，结合讨论和实验，使得学生能够更好地掌握所学知识。
四、教学过程
1.介绍人工智能：从人工智能的概念和定义出发，详细介绍人工智能的概念，以及与相关的领域。
《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。
《人工智能系统》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 知识与技能：学生能够理解人工智能的基本观点，掌握人工智能系统的基本构成。
2. 过程与方法：通过实践操作，学生能够组装和调试简单的智能系统。
3. 情感态度价值观：激发学生对人工智能技术的兴趣，培养创新认识和实践能力。
二、教学重难点1. 教学重点：引导学生了解人工智能系统的基本构成，掌握组装和调试简单智能系统的操作方法。
2. 教学难点：如何引导学生冲破智能系统组装和调试过程中的技术难点，培养他们的实践能力和创新精神。
三、教学准备1. 准备教学用具：电子元件、工具箱、电路板等。
2. 制作教学课件：包括人工智能的基本观点、智能系统的构成、组装和调试的步骤等。
3. 安排实验场地和设备，确保安全。
4. 邀请有经验的教师或工程师进行讲座，帮助学生了解智能系统的原理和实践操作技巧。
四、教学过程：（一）引入新课1. 展示一些基于人工智能的发明和创造，引发学生对人工智能的兴趣。
2. 简要介绍人工智能的发展历程和应用领域，让学生了解人工智能的重要性和实用性。
3. 提问：什么是人工智能？我们应该如何去学习和理解它？（二）基础观点讲解1. 讲解人工智能的定义和基本原理，让学生了解人工智能的基本观点和原理。
2. 介绍机器学习、深度学习等人工智能的主要技术，让学生了解人工智能技术的发展和应用。
3. 讲解人工智能在教育领域的应用，让学生了解人工智能在教育领域的重要性。
（三）实践操作1. 展示一些简单的程序，让学生了解程序的基本结构和运行方式。
2. 给学生安置一些简单的编程任务，让学生通过实践操作来加深对编程的理解。
3. 组织小组讨论，让学生交流自己在实践操作中的心得和体会，互相学习和借鉴。
（四）教室小结1. 总结本节课的主要内容，让学生回顾所学知识。
2. 提问：通过本节课的学习，你们对人工智能有了哪些新的认识和理解？3. 鼓励学生继续探索和学习人工智能相关知识，激发他们对未来科技发展的兴趣。
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题，了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力，提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与工作原理，反向传播算法。
2. 教学重点：机器学习算法的应用，神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：计算机、Python编程环境、相关库（如numpy、matplotlib等）。
五、教学过程2. 知识讲解：（2）介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
（3）讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解：（1）运用机器学习算法解决分类问题。
（2）神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习：让学生动手编写代码，实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用机器学习算法，实现一个简单的分类器。
（2）搭建一个简单的神经网络，进行手写数字识别。
2. 答案：见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的表现，及时发现问题，调整教学方法。
2. 拓展延伸：（1）深入学习其他机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
（2）研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明：一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型：每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和后，通过激活函数产生输出。
2. 层次结构：神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层输出预测结果。
3. 激活函数：常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等，它们决定了神经元的输出特性。
《人工智能》课程教案第一章绪论教学内容:本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域,最后简介本书的主要内容和编排。
教学重点：1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义；2．介绍人工智能的起源与发展过程;3．讨论人工智能与人类智能的关系；4．简介目前人工智能的主要学派；5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。
教学难点：1．怎么样理解人工智能；2．人工智能作为一门学科有什么意义；3．人工智能的主要学派与其争论焦点;教学方法:课堂教学为主,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握人工智能的几种定义,掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域.1。
1 人工智能的定义与发展教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义,并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
教学难点：理解人工智能的定义与本质。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求:从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.1.1 人工智能的定义定义1智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2人工智能（学科）人工智能（学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
定义3人工智能（能力)人工智能(能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）.定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1978）.定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985).定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston，1992)。
《人工智能》教学讲座②
机器智能
研究、开发人工智能的目的，就是让机器能够模拟、延伸、扩展人的智能，以实现人类脑力劳动的机械化。
所谓人工智能就是机器智能。
一、人工智能的产生
希望计算机能够代替人类，或是充当人类的代理，来做一些更为繁重、复杂的工作。
人们只需要告诉计算机“做什么”，计算机就能实现想要的功能，并可以为人类的美好生活，提供各种各样的服务。
人们对日益增长的美好生活需求，促进了人工智能的产生与发展。
二、人工智能的研究
⒈特点
人工智能具有3个基本特点：交叉性。
长期性。
广泛性。
①交叉性
人工智能是一门交叉学科、边缘学科，是由计算机科学、数学、哲学、脑科学、认知学、行为学、语言学、生物学、心理学等，多种学科相互渗透发展起来的新学科。
②长期性
人工智能研究的长远目标是制造出能像人那样思维、行动的智能化机器，代替人脑进行工作。
③广泛性
人工智能技术的研究、应用领域非常广泛，如：教学仿真实验、商业的市场决策、农业的专家系统、企业的自动化控制等，很多应用领域。
⒉内容
人工智能的研究内容广泛，如有4个研究方向：机器感知。
机器思维。
机器学习。
机器行为。
①机器感知
机器感知使计算机像人一样具有视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉的感觉。
如：让计算机能够识别语言、文字、图形、图像、声音、影视、振动、冷暖、气味和质感等。
②机器思维
机器思维使机器对已获取的信息能像人那样有目的的处理。
如：让计算机像人类专家一样通过推理、演绎解决各个领域的问题。
③机器学习
机器学习让计算机模仿人类的学习行为，主动获取新知识和新技能。
使计算机能够识别现有的知识，不断仿效人类的学习行为，改善自身性能，实现自我完善。
如：让计算机像人类棋手那样，通过博弈实践，吸取经验教训，不断提高棋
艺。
④机器行为
机器行为使机器运用本身拥有的知识，对获取的信息过程处理，并做出反应。
如：让参与海底打捞的智能机器人，根据海水的深度、被打捞物的形状、海底的地质状况等工作的环境状况，自主地完成打捞任务。
⒊方法
研究人工智能通常有3种方法：结构模拟。
功能模拟。
行为模拟。
①结构模拟
结构模拟是以人脑的生理结构和工作机理为基础，对人脑的神经细胞及其构成的神经网络进行研究，采用神经计算的方法来实现学习、联想、识别、推理。
②功能模拟
功能模拟是以人脑的心理模型为基础，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法来实现搜索、推理和学习，模拟人脑的思维。
③行为模拟
行为模拟是通过模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如：自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。
三、人工智能的发展
人工智能的发展大致可分为3个阶段：起步阶段。
发展时期。
发展新阶段
⒈起步阶段（1956～1970年）
早期的人工智能研究是从智力难题、弈棋、难度不大的定理证明等简单问题开始的。
研究的目的不在于实际应用，而在于探索人的解题策略。
自然语言理解、机器视觉、智能机器人等，也是在这一阶段开始研究的。
⒉发展时期（1970～1980年）
知识工程技术的出现，使得人工智能由单纯的理论探索，开始面向实际应用。
是人工智能发展史的重要转折点。
专家系统、自然语言理解系统、物景分析系统、自动程序设计系统等的相继出现，使得知识的表示和运用，成为人工智能所有领域的关键技术。
⒊发展新阶段（1980年以后）
人工智能研究成果开始商品化，出现了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配作业的初级智能机器人系统和用于计算机的自然语言接口、各种专家系统。
人工智能向更高水平发展，进而开始研制知识型的智能机器人、知识信息处理系统或第五代智能型计算机。
四、人工智能研究领域
计算机是信息处理的主要工具。
由于计算机能够代替和延伸人类大脑的一部分功能，以至于称之为“电脑”。
但是，目前的计算机只能按照人们为其编排好的程序步骤工作，难以满足人们日益增长的、越来越广泛的美好生活需求。
人工智能应用的领域
人工智能应用的领域非常广泛，如：问题求解、模式识别、符号运算、自然语言理解、智能检索、机器证明、专家系统、机器人学等方面。
⒈问题求解
人工智能的许多概念，如：归纳、推断、决策、规划等都与问题求解有关。
在对弈的过程中，计算机棋手会像人类一样思考，从规则、技巧等各个方面进行判断。
田忌赛马就是典型的问题求解中的博弈问题。
思考问题1：
①田忌与齐威王，共有几种赛马策略？
②孙膑向田忌献的是什么样的赛马策略？
⒉模式识别
模式识别就是研究如何使机器具有感知能力。
机器感知是机器获取外部信息的根本保障。
计算机识别系统就是使计算机具有模拟人类通过感官接触外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别技术已经逐渐在图形识别、图像识别、语音识别、机器人视觉、染色体识别等，在许多领域，获得成功的应用。
⒊符号运算
符号运算，又称代数运算，是一种智能化的计算。
符号运算处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式、函数、集合等。
⒋自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然语言的领域。
是指机器能够理解并执行人类所期望的某些语言功能。
如：回答有关提问、生成摘要和文本释义、机器翻译等。
思考问题2：
①能否通过把语句分解为各个孤立的部分，然后在字典中查到这些孤立部分的释译，来实现两种不同语言之间的翻译？
②如果不能，在翻译的过程中，还应考虑哪些因素？
⒌智能检索
在如今的大数据时代，各类繁多、数量巨大的科技文献，用传统的网络数据库的检索技术，远不能胜任。
智能检索的研究，已成为当代科技持续发展的重要保证。
⒍机器证明
机器证明是用计算机来完成数学命题的证明，是现代数学中一种新兴的边缘性学科，也是人工智能发展的一个重要方向。
⒎专家系统
专家系统是人工智能研究领域里，最活跃、最有成效的。
研究让“计算机专家”起到人类专家的作用。
根据某个领域里，1个或多个人类专家提供的知识、经验，进行推理和判断，模拟人类专家求解问题的思维过程，以解决各种问题。
⒏机器人学
具有人工智能的机器，需要具备感知、记忆、思维、学习、行为的能力。
机器人不一定做成人的外形，但是，一定要能够模拟人的思维、动作，在程序控制下，能够自动完成人类部分工作的机器。
随着科学技术的发展，人工智能各个领域之间会互相渗透，使得相互联系更加紧密，这种融合与渗透，必将促进人工智能研究的进一步发展。
附录1：
人工情感
情感在人的思维活动中占据极为重要的地位，决定和制约着人的行为活动和其它思维活动的基本框架与总体方向。
人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感。
使机器具有识别、理解和表达情感的能力。
由于情感是一种特殊的、更深刻的认知，具有更高的复杂性和多变性。
因此，人工情感必须建立在一定程度的人工智能的基础上。
人工情感的发展，可分为7个基本阶段：
①算术运算。
②数学运算。
③逻辑推理。
④专家系统。
⑤模式识别。
⑥情感计算。
⑦情感理解
（其中：前5个阶段，是人工智能的发展历程。
）
情感是一种特殊的认知。
意志又是一种特殊的情感。
人工情感可以使计算机具有友好的、人性化的人机界面，更重要的是能够使计算机具有更高的信息处理速度与效率，具有独立的决策能力和行为控制能力，具有创造性和开拓性的思维能力。
如果人工情感全面实现了。
那么，人与机器人之间，就可以实现全面的融合，没有明显的界限、本质的区别。
彼此可以相互转换、相互渗透、相互促进，也无所谓人与机器之间存在什么矛盾与冲突，这就是人工情感的最终归宿。
附录2：
达特莫斯会议
1956年夏天，在美国达特莫斯大学，召开了一次影响深远的历史性会议。
与会者仅仅只有10青年学者。
研究的专业包括有：数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机科学。
在会上，分别从不同的角度探讨了人工智能的可能性。
达特莫斯会议历时长达2个多月。
学者们在充分讨论的基础上，首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”作为一门新兴学科正式诞生。
附录2：
图灵测试
阿兰·图灵提出：在一个房间里，由1位提问者通过计算机与另外2个回答者人和机器对话。
如果提问者，分辨不出与他交流的对象哪个是人？哪个是机器？
那么，就认为这台机器，具有了智能。
