教学课件 人工智能--戚玉涛
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•人工智能概述•机器学习基础•自然语言处理技术•计算机视觉技术•强化学习及优化方法•知识图谱与推理技术•人工智能伦理、法律和社会影响目录01人工智能概述定义与发展历程定义发展期发展历程低谷期萌芽期复苏期技术原理及核心思想技术原理核心思想应用领域与前景展望应用领域前景展望02机器学习基础逻辑回归(梯度提升树(Linear Regression )Random Forests )010203040506监督学习算法非监督学习算法深度学习原理及实践神经网络基础(Neural NetworkBasics)循环神经网络(RecurrentNeural Networks)生成对抗网络(GenerativeAdversarial Networks)卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Networks)深度学习优化算法(DeepLearning OptimizationAlgorithms)03自然语言处理技术词法分析与句法分析词法分析01句法分析02词汇语义分析03语义理解情感分析观点挖掘030201语义理解与情感分析机器翻译与对话系统01020304机器翻译对话系统多轮对话管理自然语言生成04计算机视觉技术1 2 3传统图像识别方法深度学习图像识别方法图像分类数据集图像识别与分类方法目标检测与跟踪技术目标检测方法介绍基于滑动窗口、区域提议网络(RPN)等目标检测方法。
目标跟踪方法探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实应用三维重建技术虚拟现实技术三维重建与虚拟现实融合05强化学习及优化方法MDP 基本概念介绍马尔可夫决策过程(MDP )的定义、组成要素以及基本性质。
贝尔曼方程详细推导贝尔曼方程,解释值函数和策略函数的含义及计算方法。
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念,掌握常见的机器学习算法及应用场景。
2. 了解深度学习的原理,掌握神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本结构及其应用。
3. 培养学生的编程实践能力,能利用相关算法解决实际问题。
三、教学难点与重点难点:深度学习的神经网络结构及其应用。
重点:机器学习的基本概念、算法及应用;深度学习的原理及其在实际问题中的应用。
四、教具与学具准备1. 课件:包含教材内容的讲解、案例分析和实践操作演示。
2. 编程环境:Python编程环境,安装TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。
3. 硬件设备:计算机、投影仪等。
五、教学过程2. 知识讲解:(1)介绍机器学习的基本概念、分类和回归算法。
(2)讲解深度学习的原理,展示神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的结构。
3. 例题讲解:结合实际案例,演示如何利用机器学习算法和深度学习框架解决实际问题。
4. 随堂练习:让学生动手实践,加深对知识点的理解和掌握。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类和回归算法。
2. 深度学习原理、神经网络结构及其应用。
3. 实践案例和随堂练习。
七、作业设计1. 作业题目:(1)简述机器学习的基本概念及其分类。
(2)利用线性回归算法预测某城市未来一周的气温变化。
(3)编写一个简单的神经网络模型,实现手写数字识别。
2. 答案:八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸:(1)学习其他机器学习算法,如支持向量机、决策树等。
(2)深入研究深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 例题讲解与实践操作的深度。
3. 作业设计的针对性与实用性。
4. 课后反思与拓展延伸的深度与广度。
一、教学难点与重点的确定(1)难点:深度学习的神经网络结构及其应用。
详细说明:深度学习的神经网络结构较为复杂,涉及大量数学和计算机科学知识。
在教学过程中,应着重讲解神经网络的基础知识,如激活函数、反向传播算法等,并通过实例演示不同类型的神经网络结构(如卷积神经网络、循环神经网络)在具体问题中的应用。