《人工智能应用概论》教学教案.docx
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《人工智能应用概论》教学教案
《人工智能应用概论》教学教案
课题名称
人工智能应用概论(第1、2节课)
初识人工智能
教学
目标
了解人工智能的定义及发展历程;了解人工智能发展过程中各研究流派的主张;认识人工智能对社会、经济、文化的影响。
教学
重点
人工智能对社会经济文化的影响
教学
难点
理解人工智能三大学派
课型
讲授型☐实践型☐“理实一体化”型
讨论型☐演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法讨论法☐演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图☐模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
用视频、生活案例、问题导入新课—>知识讲解—>学生讨论—>纠偏、点评—>拓展训练—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
介绍本课程开设缘由、课程计划、目标及安排
5
任务二
视频、生活案例、问题导入课程
3
任务三
学生讨论(什么是人工智能?
)
6
任务四
人工智能的定义
8
任务五
人工智能的发展历程
10
任务六
人工智能的三大学派
8
任务七
人工智能对社会经济文化的影响
20
任务八
人工智能对社会经济文化的影响(通过生活案例讲解)
15
任务九
课后作业(人工智能的发展对我们的生活产生了哪些影响?
)
5
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第3、4节课)
知识表示
教学
目标
通过本章的学习,了解人工智能中知识表示的原理、概念以及发展历程;
了解知识表示的工作原理及算法逻辑特点;
了解知识表示中的具体应用;
通过python编译器简单体验知识表示实际操作过程
教学
重点
掌握知识表示的几种方法的原理
教学
难点
知识表示的原理解释
课型
讲授型实践型☐“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图☐模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
复习旧课—>用生活用例导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生体验—>相关讨论—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
回顾人工智能的概念和发展
5
任务二
通过生活中的案例-机场咨询机器,引入本节课内容
5
任务三
讲解知识的概念和特征
10
任务四
讲解知识表示的8大表示法
20
任务五
讲解知识表示的发展历程
5
任务六
讲解知识表示的应用场景
10
任务七
知识表示技术实现原理(重点讲解专家系统-动物识别系统原理)
10
任务八
通过python代码演示动物识别系统
5
任务九
总结知识表示的相关知识点,并讨论3个相关问题
7
任务十
布置课后练习--尝试实现聊天机器人
3
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第5、6节课)
机器学习
教学
目标
了解机器学习的概念、原理、算法以及发展历程;
理解机器学习的多种算法分类;
了解机器学习中的具体应用场景;
通过对实际数据的学习推导,理解机器学习的操作流程
教学
重点
掌握机器学习的多种分类算法
教学
难点
分类算法的原理解释及举例说明
课型
讲授型实践型☐“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图☐模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
复习旧课—>用生活用例导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生体验—>相关讨论—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
回顾知识表示的概念和发展
3
任务二
通过生活中的案例-鸢尾花分类,引入本节课内容
5
任务三
讲解机器学习的概念和特征
5
任务四
讲解机器学习的发展历程
5
任务五
讲解机器学习的应用场景
7
任务六
讲解机器学习的三大表示法
8
任务七
讲解支持向量机的原理及应用
13
任务八
讲解贝叶斯分类器的原理及应用
13
任务九
讲解决策树分类器的原理及应用
13
任务十
多种分类器算法回顾及总结
5
任务十一
布置课后练习--猫科动物的分类
3
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第7、8节课)
神经网络与深度学习
教学
目标
了解深度学习的概念、神经网络的原理以及发展历程;
了解深度学习与神经网络的具体应用场景;
理解人工神经网络的技术原理;
通过Tensorflow游乐场掌握神经网络模型设计、模型训练与预测。
教学
重点
深度学习与神经网络的概念;
感知机模型与深度神经网络;
Tensorflow游乐场。
教学
难点
反向传播算法;
神经网络的训练与预测。
课型
讲授型实践型☐“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
复习旧课—>用生活用例导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生体验—>相关讨论—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
回顾机器学习的概念和技术原理
3
任务二
通过生活中的案例-文字识别快递三段码,引入本节课内容
5
任务三
讲解生物神经网络、人工神经网络与深度学习的概念、区别、联系
5
任务四
讲解神经网络与深度学习的发展历程
4
任务五
讲解神经网络与深度学习的应用场景
6
任务六
讲解感知机模型的基本构成及其实现分类
8
任务七
讲解多层神经网络与深度神经网络的技术原理
8
任务八
讲解反向传播算法
8
任务九
讲解Tensorflow游乐场基本功能
13
任务十
讲解Tensorflow构建神经网络与训练流程
13
任务十一
深度神经网络知识回顾与总结
5
任务十二
布置课后练习--修改Tensorflow网络结构对不同训练集进行分类或回归
2
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第9、10节课)
智能语音技术
教学
目标
了解智能语音的概念、原理以及发展历程;
理解智能语音的多种应用分类(语音识别、语音合成、语音测评等);
了解智能语音中的具体应用场景;
通过智能语音交互平台演示,理解智能语音的操作流程
教学
重点
掌握智能语音的多种处理分类
教学
难点
智能语音处理原理解释及举例说明
课型
讲授型实践型☐“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图☐模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
复习旧课—>用生活用例导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生体验—>相关讨论—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
回顾神经网络与深度学习的概念和原理
3
任务二
通过生活中的案例-小度音箱,引入本节课内容
5
任务三
讲解智能语音的概念和特征
4
任务四
讲解智能语音的发展历程
4
任务五
讲解智能语音的应用场景
5
任务六
讲解声学模型的特征提取
7
任务七
讲解语音识别处理流程
8
任务八
讲解语音合成的原理
10
任务九
讲解语音增强的原理及应用
13
任务十
讲解语音转换的原理及应用
13
任务十一
语音处理流程的及应用的回顾与总结
6
任务十二
布置课后练习--智能语音应用场景挖掘
2
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第11、12节课)
计算机视觉技术
教学
目标
了解计算机视觉技术的概念及发展历程;
了解计算机视觉技术的具体应用场景;
理解卷积神经网络的技术原理;
通过CNNexplainer掌握卷积神经网络模型设计、模型训练与预测。
教学
重点
数字图像处理;
卷积神经网络;
CNN解释器(cnn-explainer)在线交互可视化工具使用。
教学
难点
卷积运算与池化操作;
神经网络的训练与分类。
课型
讲授型实践型☐“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
复习旧课—>用生活用例导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生体验—>相关讨论—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
回顾智能语音技术的概念和原理
3
任务二
通过生活中的案例-小程序重温五四,你最像哪位文艺青年,引入本节课内容
5
任务三
简单概述计算机视觉基本概念与分类技术
5
任务四
讲解计算机视觉技术的发展历程
5
任务五
讲解计算机视觉技术的应用场景
5
任务六
讲解计算机视觉成像原理
6
任务七
讲解数字图像与颜色空间
6
任务八
以车牌识别为例讲解图像处理技术方法
15
任务九
讲解卷积神经网络的组成与原理(卷积、激活、池化、全连接、softmax分类)
15
任务十
讲解CNN解释器(cnn-explainer)在线交互可视化工具实现图像分类
8
任务十一
计算机视觉技术知识回顾与总结
5
任务十二
布置课后练习--使用CNN解释器对自定义图像进行分类
2
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第13、14节课)
自然语言处理
教学
目标
了解自然语言技术的发展历程
理解自然语言技术工作原理
能够使用计算机编程语言或工具完成简单的自然语言处理相关操作或功能
教学
重点
分词与词性标记;
自然语言处理应用场景;
教学
难点
自然语言计算模型:
规则模型和统计模型。
课型
讲授型实践型☐“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
☐“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
复习旧课—>用生活用例导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生体验—>相关讨论—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
回顾上次人工智能主题技术的概念和技术原理
3
任务二
通过“巴别塔故事”,引入本节课内容
5
任务三
讲解自然语言处理基本概念、该项技术涉及的任务内容。
13
任务四
讲解自然语言处理技术的发展历程
7
任务五
讲解自然语言处理技术的应用场景
13
任务六
以主流的翻译平台为例,演示和体验机器翻译
8
任务七
介绍一些自然语言处理平台的使用
5
任务八
介绍和演示使用国内的一些主流人工智能平台的自然语言处理能力
10
任务九
课程总结
3
任务十
课堂问题讨论
8
任务十一
作业介绍及发布
5
教案首页
课题名称
人工智能应用概论(第15、16节课)
知识图谱技术
教学
目标
通过本章知识图谱的学习,主要达到如下目标:
1、掌握知识图谱的概念;
2、了解知识图谱的应用场景;
3、掌握简单知识图谱的构建;
教学
重点
1、知识图谱的概念;
2、知识图谱的表示;
3、知识图谱的应用场景;
教学
难点
1、知识图谱的构建;
2、知识图谱的应用;
课型
讲授型实践型“理实一体化”型
☐讨论型演示型☐参观型☐其他
教学
方法
讲授法☐讨论法演示法☐训练法
“教学做一体化”法☐探究法☐参观法☐其他
教具
计算机多媒体设备☐挂图☐模型☐实物☐其他
教学
后记
教案正页
教学
设计
思路
(可用框图)
用案例、问题导入新课—>知识讲解—>教师示范—>学生练习—>纠偏、点评—>拓展训练—>归纳总结—>课后作业
主要内容及时间安排
课题名称
主要内容
时间
(分钟)
任务一
生活中常见的知识图谱案例讲解
10
任务二
知识图谱的概念
5
任务三
知识图谱的发展历程
5
任务四
知识图谱的表示
10
任务五
知识图谱的技术原理
20
任务六
知识图谱的案例分析
10
任务七
知识图谱的构建
5
任务八
知识图谱问题讨论
5
任务九
知识图谱要点回顾
5
任务十
总结、布置课后作业
5
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