教科版高中信息技术选修5人工智能初步:人工智能的发展
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《人工智能初步》教学设计【学科核心素养】(1)能够采用计算机可以处理的方式界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。
(2)通过判断、分析与综合各种信息资源,运用合理的算法形成解决问题的方案。
(3)掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能,用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造,助力终身学习能力的提高。
(4)对于信息技术创新所产生的新观念和新事物,具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。
【课程标准要求】(1)通过人工智能典型案例的剖析,了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力,认识人工智能在信息社会中的重要作用。
(2)了解人工智能的算法,熟悉智能技术应用的基本过程和实现原理。
【学业要求】了解人工智能技术,认识人工智能在信息社会中的重要作用。
了解人工智能的新进展、新应用,并能适当运用在学习和生活中。
了解人工智能的发展历程,能客观认识智能技术对社会生活的影响。
【学情分析】本课面对的教学对象是高一学生,对知识的获取已经开始由感性认识提升到理性认识,已经具有一定的研究能力,喜欢新鲜事物,也愿意突破自己的固有认识。
经过初中的学习,学生已经能够熟练操作一些常见软件,并能迁移到新软件的使用中,但也容易满足并停留于技能操作层面。
在日常的学习和生活中,也或多或少的接触过人工智能技术的应用。
但是,他们对人工智能的了解更多的停留于日常学习和生活中的所见所闻,对人工智能的原理及人工智能的实现方法知之甚少,运用人工智能方法解决问题的意识不足、解决问题的能力较弱。
【教学目标】(1)理解人工智能的核心能力。
(2)掌握机器学习中监督学习、无监督学习和强化学习。
(3)了解机器学习中的KNN算法、聚类算法。
【教学重难点】教学重点:监督学习、无监督学习和强化学习。
教学难点:三种机器学习方式的实现原理。
【教学策略分析】人工智能是通过智能机器延伸、增强人类改造自然和治理社会能力的新兴技术。
近年来,机器学习已经成为实现人工智能的主流方法,具体可分为监督学习、无监督学习和强化学习三种方式。
人工智能技术的发展及其应用在当今科技高速发展的时代,人工智能技术(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为了一个热点话题。
人工智能被定义为一种智能、适应、像人类一样思考的计算机程序,它可以模仿人类的行为,并且可以自我学习和改善。
近年来,人工智能技术得到了广泛的应用和发展。
本文将介绍人工智能技术的发展和应用,帮助您更好地了解这一领域的现状和未来发展趋势。
一、人工智能技术的发展历程人工智能技术的历史可以追溯到20世纪50年代。
当时,计算机科学家们开始研究如何让计算机像人类一样思考和解决问题。
在60年代到70年代,人工智能技术进入了黄金时代,被广泛应用于自动化、机器人和专家系统等领域。
随着计算机技术和数据处理能力的增强,人工智能技术得到了迅速发展,尤其是在机器学习、神经网络和自然语言处理等方面的技术不断创新和改进。
二、人工智能技术的应用1.无人驾驶技术无人驾驶是人工智能技术的其中一个应用领域。
通过计算机视觉、机器学习和传感器技术,无人驾驶汽车可以实现自主导航和避免交通事故。
Google、Uber、Tesla等公司都在积极推进无人驾驶技术的研发,预计未来将会有更多的无人驾驶汽车投入市场和运营。
2.智能音箱智能音箱是现代家庭生活中越来越受欢迎的一种产品。
它可以通过语音识别技术和自然语言处理技术,理解人类语言并完成各种任务。
例如,智能音箱可以通过命令控制家居设备,播放音乐,查看天气等信息。
谷歌的Google Home、亚马逊的Echo系列以及苹果的HomePod等产品都是智能音箱的代表作。
3.人脸识别技术随着人工智能技术的发展,人脸识别技术开始被广泛应用于安防、金融、物流等领域。
人脸识别技术可以通过深度学习和计算机视觉技术,识别出人脸信息,并可通过比对数据库中的数据进行身份验证。
人脸识别技术已经成为了当今社会中不可或缺的一种安全技术。
4.机器翻译随着全球化的发展,机器翻译技术越来越受欢迎。
人工智能的发展及应用
人工智能(Artificial intelligence,缩写为AI)是指用计算机模
拟人类的智力活动,使其具有各种解决实际问题的能力,是当前计算机科
学与计算机工程领域的重要分支,它的出现和发展,促使了人类新一次的
信息产业革命的到来。
人工智能是模仿人类的智力活动,实现自动化、智能化,它可以将人
类找到的办法自己处理自己的问题的能力,以模拟的方式在计算机上实现。
其主要内容有自动推理、思维模式、知识表示、机器学习、智能规划等等。
人工智能的发展始于20世纪50年代,当时以Alan Turing等人的工
作为契机,出现了中央机械计算机专家系统。
自从1955年,经过几番发展,一系列研究成果不断地不断地出现,如模糊系统、深度学习和自然语
言处理,使AI技术朝着普及和实用化迈出了一大步。
随着近几年AI技术发展的迅猛,AI的应用在各行业也取得了具有十
分重要影响力的进展。
在汽车领域,有自动驾驶车,能够在规定的时间和
空间内安全地到达目的地,同时也能够自动躲避障碍物,从而提高行车安
全性。
在电子商务领域,AI技术可以帮助用户快速准确地进行浏览、选
择和购买。
人工智能的发展历程人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门致力于使计算机能够模拟人类智能的科学与技术。
自20世纪50年代出现以来,人工智能领域经历了数十年的发展和演进,取得了巨大的进展。
本文将从早期的探索开始,梳理人工智能的发展历程。
一、人工智能的起步阶段(1950年代-1960年代)人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代,那时科学家们开始将计算机与智能相关的概念联系在一起。
1956年,一次在达特茅斯学院召开的会议上,人工智能这一术语正式被提出,并正式成为一门学科。
在这个起步阶段,人工智能主要关注于符号推理和问题解决。
代表性的成果包括逻辑推理和专家系统的开发。
二、人工智能的知识推理时代(1970年代-1980年代)进入1970年代,人工智能领域逐渐开始关注知识表示与推理。
研究者们意识到,要使计算机具备智能,需要使其能够模拟人类的知识结构和推理过程。
因此,知识表示和与之相关的推理成为人工智能研究的重要方向。
人工智能的一大里程碑是1986年,当时IBM的深蓝超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,展示了计算机在复杂领域中的推理和决策能力。
三、人工智能的机器学习时代(1990年代-2000年代)进入1990年代,随着计算能力的快速提升和数据的大量积累,人工智能的发展迎来了新的机遇。
机器学习成为人工智能的核心技术。
机器学习是一种通过对大量数据进行学习和训练,使计算机能够自动提取规律、做出预测和决策的方法。
支持向量机、神经网络和决策树等机器学习算法相继提出,并在图像识别、语音识别等领域取得了重要突破。
四、人工智能的深度学习时代(2010年代至今)进入21世纪,随着大数据和云计算的快速发展,人工智能进入了深度学习时代。
深度学习是机器学习的一种,它利用人工神经网络模拟人脑的神经结构和工作方式,并通过大规模数据训练模型。
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功,例如谷歌的AlphaGo在围棋领域击败了世界冠军。
人工智能的发展与应用人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指以计算机科学为基础,通过模拟人类智能过程与方法,实现机器自主地学习、推理、理解和创造的一门科学和技术。
近年来,随着计算能力的提升、数据的积累和算法的不断改进,人工智能在各个领域得到了广泛的应用和迅速的发展。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代,当时AI的研究重点主要集中在推理、问题解决和涉及知识处理的领域。
然而,由于计算机算力的限制以及数据的匮乏,AI的发展受到了较大的限制。
直到20世纪90年代,随着计算能力的大幅提升和互联网的普及,人工智能逐渐进入了一个新的发展阶段。
二、人工智能的技术基础人工智能的实现离不开以下几个重要的技术基础:1. 机器学习(Machine Learning):通过对大量数据的训练和学习,让机器自动获取和改进知识,从而完成特定任务。
2. 深度学习(Deep Learning):一种基于神经网络的机器学习方法,模仿人类大脑的神经网络结构,通过层层叠加的方式进行信息提取和模式识别。
3. 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP):使计算机能够理解和处理人类语言,并能进行智能对话和文本分析等任务。
4. 计算机视觉(Computer Vision):通过算法和模型,使计算机能够理解和分析图像和视频等视觉信息,实现自动识别、分析和处理。
三、人工智能的应用领域人工智能在各个领域的应用越来越广泛,下面分别介绍几个典型的应用领域:1. 交通运输:人工智能可以通过分析交通数据和预测交通状况,提供实时的交通导航和优化路线,提高交通效率和减少交通拥堵。
2. 医疗健康:人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定,通过分析大量的医疗数据,提供个性化的健康管理和预防措施。
3. 金融领域:人工智能可以通过数据挖掘和分析,预测市场走势和风险,提供投资建议和风险管理,还可以进行自动化的交易和资产配置。
人工智能技术的发展与应用第一章:人工智能技术的发展历程人工智能技术(Artificial Intelligence,简称AI)是指利用计算机技术来模拟、延伸人的智能的一种技术。
AI诞生于二十世纪四十年代,发展历程可分为以下三个阶段:1. 第一阶段:符号主义(1956-1980)符号主义以推理、知识表示和搜索为主要手段,代表性的成果有AlphaGo等游戏AI。
但由于符号主义偏向于逻辑方法,缺乏细节、直觉和不确定性,导致了符号主义AI在实际应用中无法充分发挥其优势。
2. 第二阶段:连接主义(1980-2005)连接主义以神经网络为主要手段,代表性的成果有深度神经网络。
该方法通过构造复杂的神经网络,让机器自行学习知识,获得了极大的成功。
但由于连接主义太过注重“黑盒子”式的学习方法,缺乏可解释性,需要更加深度的探究。
3. 第三阶段:深度学习(2006-今)深度学习以神经网络为基础,通过大量数据的训练,让机器可以自行掌握抽象、分类等功能。
目前,深度学习被广泛应用于自然语言处理、语音识别、计算机视觉等领域。
第二章:人工智能技术的应用领域1. 自然语言处理领域自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是指让机器可以像人一样理解、分析和生成自然语言的技术。
该技术广泛应用于机器翻译、智能客服、语音识别等领域。
目前,自然语言处理的核心技术有词向量、语言模型、信息提取等。
2. 机器视觉领域机器视觉(Computer Vision,简称CV)是指让机器可以像人一样对图像和视频进行理解和分析的技术。
该技术广泛应用于智能安防、自动驾驶、医疗影像诊断、无人机图像分析等领域。
目前,机器视觉的核心技术有分类、检测、分割等。
3. 人工智能芯片领域人工智能芯片(AI Chip)是指专门用于运行AI算法的芯片。
相较于传统芯片,人工智能芯片可以提升训练和推理效率,同时,它也是AI技术落地的重要基础。
《人工智能和机器学习》教学设计【教材分析】本课是教学科学出版社选修教材《人工智能初步》中第一章1.2.4节《机器学习》,因为该教材编写较早,中间的部分内容已经不适应时代的发展,所以同时参考了华东师范大学出版社《人工智能基础》(高中版)1.4节《初露真容:人工智能与机器学习》。
本节课是在上节课人工智能在各行各业中的应用的基础上,更深一步的学习人工智能的相关概念和机器学习的方式,为下面具体学习人工智能的实现打下基础。
【学情分析】对于高一下学期的学生而言,他们已经学习了人工智能在各行各业中的应用,感受了身边的人工智能,对人工智能怀有巨大的好奇心,他们非常希望知道人工智能是如何实现的,学习动机强烈。
部分学生可能会觉得机器学习的方法有难度,所以需要采用多种手段帮助学生理解。
【教学目的与要求】1. 知识与技能(1)了解图灵测试(2)掌握人工智能的概念(3)了解人工智能的输入及输出(4)掌握机器学习的方式(5)掌握在数据中学习和在行动中学习的过程2. 过程与方法(1)通过上网查找、阅读学案等完成简单部分的自学(2)小组合作发挥部分学优生的作用(3)通过观看视频激发学习兴趣、帮助理解(4)将难点以图表形式呈现并结合相关实例进行突破3. 情感、态度与价值观(1)进一步激发学生探究人工智能的热情和积极态度的形成(2)了解人工智能是一把双刃剑(3)培养小组合作的团队精神4. 行为与创新通过新知的探究学习,培养学生学会学习的能力,帮助学生形成拓展性思维,并激发学习的积极性和创造性。
【教学重点与难点】重点:(1)人工智能的概念(2)机器学习的方式难点:(1)在行动中学习(2)在数据中学习【教学方法与手段】本课采用教师演示法、自主探究学习法、小组讨论法、练习法,并使用多种媒体完成教学。
【课时安排】安排1课时。
【教学准备】相关软件和教学资源。
【教学过程】强化学习强化学习模型一般包含:状态、动作、决策主体和可交互的环境,回报规则完成学案6问答的填写。
人工智能的发展与应用引言人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是当今科技领域最热门的话题之一。
随着计算能力的提升和大数据技术的发展,人工智能已经从理论研究走向实际应用,对各行各业产生了深远的影响。
本文将简要介绍人工智能的发展历程、关键技术以及在各领域的应用情况。
人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代,当时科学家们开始尝试用计算机模拟人类智能。
经过几十年的发展,人工智能经历了几次起伏,直到近年来才取得了突破性的进展。
以下是人工智能发展的几个重要阶段:1. 起步阶段(1950s-1970s):在这一阶段,研究人员主要关注符号逻辑推理和专家系统。
代表性的成果包括图灵测试、ELIZA聊天机器人等。
2. 低谷期(1980s-1990s):由于计算能力的限制和过高的期望值,人工智能研究陷入低谷。
然而,这一时期也涌现出了一些重要的技术,如神经网络和支持向量机。
3. 复兴期(2000s-至今):随着计算能力的提升、大数据的出现以及深度学习算法的发展,人工智能迎来了新的春天。
AlphaGo战胜围棋世界冠军、自动驾驶汽车等成为这一阶段的标志性事件。
关键技术人工智能的发展离不开以下几项关键技术的支持:1. 机器学习(Machine Learning):机器学习是人工智能的核心,它使计算机能够从数据中学习规律,从而做出预测或决策。
常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
2. 深度学习(Deep Learning):深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP): NLP旨在让计算机理解、生成和翻译人类语言。
它在搜索引擎、机器翻译、情感分析等方面有着广泛的应用。
4. 计算机视觉(Computer Vision):计算机视觉使计算机能够识别、跟踪和理解图像和视频中的内容。
人工智能的发展与应用人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,旨在使机器能够模拟和执行人类智能行为。
近年来,随着计算机技术的快速发展和大数据的广泛应用,人工智能在各个领域的发展和应用取得了巨大的进展。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代,当时科学家们开始研究如何使机器能够像人类一样思考和决策。
随着计算机硬件和算法的不断进步,人工智能的发展进入了一个新的阶段。
20世纪80年代,专家系统成为人工智能的主要研究方向,它模拟了人类专家的知识和推理能力。
而到了21世纪,机器学习和深度学习技术的兴起,使得人工智能的应用范围进一步扩大。
二、人工智能的应用领域1. 自动驾驶:人工智能在自动驾驶领域的应用已经取得了重大突破。
通过深度学习和计算机视觉技术,汽车可以实现自主感知、决策和控制,大大提高了行车安全性和驾驶舒适度。
2. 金融领域:人工智能在金融领域的应用也日益广泛。
通过机器学习和自然语言处理等技术,可以对金融市场进行预测和分析,帮助投资者做出更明智的决策。
同时,人工智能还可以用于风险控制、反欺诈等方面,提高金融机构的效率和安全性。
3. 医疗保健:人工智能在医疗保健领域的应用有望改变传统的医疗模式。
例如,通过深度学习和医学图像识别技术,可以帮助医生更准确地诊断疾病。
此外,人工智能还可以用于药物研发、个性化治疗等方面,提高医疗效果和患者体验。
4. 教育领域:人工智能在教育领域的应用也日益普及。
通过智能教育系统,可以根据学生的学习情况和特点,提供个性化的学习内容和反馈,提高学习效果。
同时,人工智能还可以用于智能辅导、在线教育等方面,拓展教育资源和提高教育公平性。
三、人工智能的未来发展趋势1. 强化学习:强化学习是人工智能的一个重要分支,通过让机器在与环境的交互中不断学习和优化,使其能够自主地做出决策和行动。
未来,强化学习有望在自动驾驶、机器人等领域发挥更大的作用。
人工智能的发展与应用人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和决策的科学与技术。
近年来,随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长,人工智能技术取得了巨大的突破,广泛应用于各个领域。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时,科学家们开始研究如何用机器模拟人类的思维过程,开发出了最早的人工智能算法。
随着计算机技术的进步,人工智能逐渐从理论研究转向实际应用。
20世纪80年代,专家系统成为人工智能的一个重要分支,可以模拟专家的知识和经验,解决一些复杂的问题。
21世纪以来,随着深度学习等技术的发展,人工智能取得了更大的突破,开始在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出强大的能力。
二、人工智能的应用领域1. 机器人技术:人工智能技术被广泛应用于机器人领域。
智能机器人可以执行各种任务,如清洁、保安、医疗护理等。
同时,人工智能还使得机器人具备了自主学习和适应环境的能力,能够更好地与人类进行交互。
2. 无人驾驶技术:人工智能在无人驾驶领域的应用也取得了重大突破。
通过激光雷达、摄像头等传感器,结合深度学习算法,无人驾驶汽车可以实现环境感知和自主决策,大大提高了交通安全性和行驶效率。
3. 金融领域:人工智能技术在金融领域的应用也日益广泛。
通过分析大量的金融数据,人工智能可以预测市场趋势、风险评估和投资决策,帮助投资者获得更好的回报。
4. 医疗健康:人工智能在医疗健康领域的应用也非常广泛。
通过深度学习算法,人工智能可以对医学图像进行分析,辅助医生进行疾病诊断。
同时,人工智能还可以通过监测患者的生理指标和行为数据,提供个性化的健康管理和预防措施。
5. 教育领域:人工智能技术在教育领域的应用也逐渐增多。
通过个性化的学习系统和智能辅导机器人,人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣,提供个性化的教学内容和学习建议,提高学习效果。