高中信息技术人教版人工智能课件
人工智能课件专用版高清版
一、教学内容1. 监督学习基本概念及其应用2. 非监督学习基本概念及其应用3. 半监督学习基本概念及其应用二、教学目标1. 让学生了解并掌握监督学习、非监督学习和半监督学习的基本概念。
2. 使学生能够运用所学算法解决实际问题，提高编程实践能力。
3. 培养学生的团队合作精神，提高沟通与协作能力。
三、教学难点与重点1. 教学难点：监督学习、非监督学习和半监督学习的算法原理及其应用。
2. 教学重点：如何运用所学算法解决实际问题。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT课件、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本、笔。
五、教学过程2. 理论讲解：（1）监督学习：介绍监督学习的基本概念、分类与回归任务。
（2）非监督学习：介绍非监督学习的基本概念、聚类与降维方法。
（3）半监督学习：介绍半监督学习的基本概念及常见算法。
3. 实践操作：（1）以K近邻算法为例，讲解监督学习中的分类任务。
（2）以K均值算法为例，讲解非监督学习中的聚类任务。
（3）结合实际案例，让学生分组讨论并设计半监督学习算法解决实际问题。
4. 例题讲解：针对每个知识点，给出典型例题，引导学生分析问题、解决问题。
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。
六、板书设计1. 黑板左侧：列出本节课的教学目标、教学难点与重点。
2. 黑板右侧：书写相关算法的公式、流程图以及例题。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用监督学习方法，实现一个简单的分类任务。
（2）运用非监督学习方法，实现一个简单的聚类任务。
（3）结合半监督学习，对给定的数据集进行降维处理。
2. 答案：提供详细的编程代码及运行结果。
八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸：（1）了解其他机器学习算法，如决策树、支持向量机等。
（3）参加相关竞赛，提高自己的实践能力和团队协作能力。
重点和难点解析：1. 教学难点与重点的明确；2. 实践操作中算法的应用；3. 例题讲解与随堂练习的设计；4. 作业设计与答案的详细程度；5. 课后反思及拓展延伸的实际效果。
人工智能PPT
人工智能PPT人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的科学与技术。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，具有广泛的应用前景。
为了能够更好地向大家介绍人工智能，我准备了以下PPT内容。
第一部分：人工智能概述1. 什么是人工智能？人工智能是指通过类似人类思维的方式，使机器能够理解、学习和应用知识的科学与技术。
2. 人工智能的分类- 强人工智能：拥有与人类智能相媲美或超越人类的智能水平，能够进行高级思维和判断。
- 弱人工智能：在特定领域内完成一定任务，但不能拥有人类智能的所有特征。
3. 人工智能的应用领域- 机器学习：通过计算机算法，使机器能够从数据中自动学习和改进，如语音识别、图像处理等。
- 自然语言处理：研究如何使机器能够理解和生成人类语言，如智能问答系统、机器翻译等。
- 计算机视觉：使机器能够理解和解释图像和视频内容，如人脸识别、目标检测等。
- 智能机器人：将人工智能应用于机器人领域，使机器人能够自主感知、决策和执行任务。
第二部分：人工智能的发展历程1. 早期发展阶段20世纪40年代至60年代，人工智能的先驱们开始提出推理、学习和问题解决的思想，并开发了一些基础算法和系统。
2. 冬眠期20世纪70年代，人工智能的研究遇到了困难和挑战，进入了一个相对低迷的阶段，被称为“人工智能冬眠期”。
3. 复兴与进展20世纪80年代开始，人工智能逐渐复苏，并在机器学习、专家系统等领域取得了显著进展。
同时，计算能力和数据量的不断增加也为人工智能的发展提供了支持。
4. 当前应用与未来走向当前，人工智能已经广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
未来，人工智能将继续发展壮大，与人类共同构建智能化的社会。
第三部分：人工智能的挑战与应对1. 伦理与隐私问题- 人工智能的发展可能引发一些伦理和道德问题，如机器是否拥有意识和道德判断能力等。
4.1认识人工智能 课件 2023—2024学年人教_中图版(2019)高中信息技术必修1
阿拉斯加
采集特征
哈士奇
输入
判断
特征库对比
识别狗品种
4.1.2 感受人工智能的魅力
② 图像识别与生物特征识别
• 生物特征识别技术是在图像识别的基础上发展起来的，是利 用生物特征（指纹、虹膜和人脸）进行识别。
• 生物特征识别技术：通过对个体生物特征或行为特征对个体身份进行 识别认证的技术，主要对生物特征进行取样，从中取得其唯一的特征， 并转换成相应的代码，并进一步将这些代码的组合成具有代表性的特
服务机器人
4.1.2 感受人工智能的魅力
猜猜你的内心：AI是否能读懂你的内心？
4.1.2 感受人工智能的魅力
① 人机交互
主要研究人与计算机之间的信息交换，包括人到计 算机和计算机到人的信息交换两部分。
输出设备：打 印机、绘图仪、 显示器、音箱 等
输入设备：键盘、 鼠标、话筒、操纵 杆、数据手套、眼 动跟踪器、位置跟 踪器等
4.1.1 人工智能的产生与发展
➢ 人工智能的产生
图灵，是发明计算机的先驱者， 被称为计算机之父、人工智能之父。 为了纪念他，计算机界的最高奖项被 命名为“图灵奖”。
1950年，图灵发表一篇论文《计算 机器与智能》，提出测试机器智能的 方法，就是著名的“图灵测试”。
4.1.1 人工智能的产生与发展
➢ 人工智能的产生
人工智能 （ArtificialIntelligence），简称AI， 这一术语是在1956年在美国的达特茅斯学 院举行的一次学术会议上被提出的。它现 在包括一系列技术，例如： 机器学习：实现人工智能的方法； 深度学习：实现机器学习的利器； 大数据：人工智能的基石。
4.1.1 人工智能的产生与发展
• 完成教材138页的实践活动：体验“机器翻译” 技术。
高中信息技术必修课件大数据与人工智能
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件 收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检 测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散 化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等 方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法
统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统 计等
折线图、柱状图、散点 图、热力图等
分类、回归、聚类、降 维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于 萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入 发展期，专家系统、自然语言处理等领域 取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟 期，机器学习、深度学习等算法不断涌现 ，并在图像识别、语音识别等领域取得突 破性进展。
高中信息技术必修课件第六章人工智能及其应用
深度学习方法
通过预先定义的规则对文本进行处理，如 模板匹配、正则表达式等。
利用大量语料库进行统计学习，如隐马尔 可夫模型、条件随机场等。
通过神经网络模型对文本进行表征学习， 如循环神经网络、卷积神经网络等。
自然语言处理的应用案例
01
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译 成另一种自然语言文本。
02
情感分析
自然语言处理的基本任务
词法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理 。
语义理解
分析文本中词语、短语和句子的含义， 以及它们之间的关联。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，如主 谓关系、动宾关系等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息，如实体、事 件、关系等。
自然语言处理的技术与方法
03
基于规则的方法
基于统计的方法
目标检测
在图像中定位并识别出感 兴趣的目标，通常使用矩 形框标注目标的位置。
图像分割
将图像划分为具有相似性 质的区域或对象，包括语 义分割和实例分割等任务 。
计算机视觉的技术与方法
特征提取
通过设计或学习特定的特征提取方法 ，从图像中提取有用的信息，例如 SIFT、HOG等手工特征或深度学习中 的卷积神经网络特征。
识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达。
03
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的
回答。
04
文本摘要
自动提取文本中的关键信息， 生成简洁的摘要。
04
计算机视觉
计算机视觉的基本任务
01
02
03
图像分类
将输入的图像划分到预定 义的类别中，例如识像分析
4.1 认识人工智能 课件 高中信息技术
神经网络 第一个高潮期
联结学派对大脑进行逆向分析 灵感来自于神经科学和物理学 产生的是“黑箱”模型 神经
网络可归置此类
基于符号知识表示 通过演绎推理技术
符号学派将学习看作逆向演绎 并从哲 学、心理学、逻辑学中寻求洞见 代表
包括决策树和基于逻辑的学习
基于符号知识表示 通过 获取和利用领域知识 建
立专家系统
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
基础资 源支撑
基础资源层：主要是计算平台和 数据中心，属于计算智能；
技术层：通过机器学习建模，开 发面向不同领域的算法和技术，包 含感知智能和认知智能；
应用层：主要实现人工智能在不 同场景下的应用。
智能交互
人机交互技术主要研究人与计算机之间的信息交互。包括人到计算机和计算机到人的信 息交换两部分。 语音交互功能探究与思考
神经网络第二个高潮 NP(non-deterministic polynomial-time)难题 中获重大进展 助力大
量现实问题
神经网络以深度学 习之名再次崛起
大幅提升感知智能 准确率
人工智能的三个研究阶段 1950s
推理期
1970s
知识期
机器学习期
1980s
90s中期
2017
给以下场景中的机器学习方式分分类：
【原理探究】 1. 语音采集 完成音频的获取、采样、编码 2. 语音识别 语音信息转换为机器可识别的文本信息 3. 语意理解 根据识别转换成的文本或命令完成相应的操作 4. 语音合成 完成文本信息到语音信息的转换
【应用实践】 智能电器、智能导航、智能家居（如：智能音箱、手机智实践】语音控制、siri、小娜、小爱音箱
高一信息技术必修课件认识人工智能
语音识别技术
语音信号预处理
特征提取
声学模型
语言模型
包括预加重、分帧、加窗等 步骤，以消除语音信号中的 噪声和干扰，提高语音识别
的准确性。
从语音信号中提取出反映语 音特征的关键参数，如梅尔 频率倒谱系数（MFCC）、线
性预测系数（LPC）等。
建立声学模型以描述语音信 号与音素、词等语言单位之 间的对应关系，常用的声学 模型有隐马尔可夫模型（ HMM）、深度学习模型等。
深度学习已广泛应用于计算机视觉、 自然语言处理、语音识别、推荐系统 和智能交互等领域，并取得了显著的 成果。例如，卷积神经网络（CNN） 在图像识别领域取得了突破性进展， 而循环神经网络（RNN）则在自然语 言处理等领域有着广泛应用。
03
自然语言处理技术
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
计算机视觉的应用实例
人脸识别
自动驾驶
机器人视觉
人脸识别是计算机视觉中的一个重要 应用实例，它利用图像处理和计算机 视觉等技术对人脸进行特征提取和比 对，从而实现身份识别和安全控制等 应用。人脸识别技术已经广泛应用于 公共安全、金融、教育等领域。
自动驾驶是计算机视觉中的另一个重 要应用实例，它利用计算机视觉技术 对道路和交通环境进行感知和理解， 从而实现车辆的自动导航和驾驶。自 动驾驶技术需要解决复杂的场景理解 、目标检测和跟踪等问题，是计算机 视觉领域的一个研究热点。
非监督学习
非监督学习是指在没有已知输出数据的情况下，通过挖掘输入数据之间的相似性或关联性 来发现数据的内在结构和规律的方法。常见的非监督学习算法有聚类分析、降维和异常检 测等。
监督学习与非监督学习的比较
监督学习需要标注数据，而非监督学习不需要；监督学习适用于预测和分类任务，而非监 督学习适用于聚类和降维等任务。
新教材高中信息技术人教中图版 精品课件4-1 认识人工智能
语音交互：语音交互过程包括四部分:语音采集、语音识别、语
义理解和语音合成。 语音采集完成音频的获取、采样及编码;语 音识别完成语音信息到机器可识别的文本信息的转换;语义理解根 据语音识别转换后的文本字符或命令完成相应的操作;语音合成完 成文本信息到音频信息的转换。它在智能电视、智能导航、智能 家居等方面都有着广泛的应用。
阅读拓展
吴文俊(1919一2017),我国著名数学家。1940年毕业于上海交通大 学,1949年获法国斯特拉斯堡大学博士学:位。他在拓扑学、自动推理、机 器证明、代数几何、中国数学史和对策论等研究领域均有杰出的贡献,在国 内外享有盛誉。2001其年、获首届国家最高科学技术奖。
在人工智能的机器证明方面,他从初等几何着手,在计算机上证明了一类 高难度的定理,同时也发现了一些新定理,进一步探讨了微分几何的定理证明, 提出了利用机器发现与证明几何定理的新方法,这就是著名的“吴氏方法“。 这项研究在数学领域产生了深远的影响,为数学研究和人工智能的机器证明 开辟了新的领域,有重要的应用价值。
生物特征识别技术是在图像识别基 础上发展起来的,是利用生物特征 (如指纹、虹膜和人脸等)进行识别, 目前已经在生活中得到了广泛的应 用,图4.1.4所示为指纹签到。
图4.1.4 指纹签到
实践活动
体验“图像识别”
生活中有许多事物,我们可能不认识或不能准确 地叫出它们的名称,借助具有人工智能技术的智能软件 就可以帮助我们解决这个问题。使用识别软件,体验实 物识别、图片查询和相关知识搜索等功能,如图4.1.5 所示。实际体验或上网查询图像识别工具,并与同学探 讨图像识别在生活中有哪些应用。
项目实施
一、项目活动 关注带有“智能对话机器人“的微信公众号,体验人机 对话的过程,理解人机对话所涉及的人工智能技术。 1.按项目目标从项目任务、项目过程和项目检查等方面 制订项目方案。 2.体验手写识别和语音识别:通过手写或语音输入问题, 观察“智能对话机器人“的识别效果。 3.体验与“智能对话机器人“的交互:输入学习中的问题, 观察机器人的回复,体验“智能对话机器人“帮助我们 学习的过程,如图4.1.8所示。
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高中信息技术人教版人工智能课件人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟人类智能的理
论和技术。
它是计算机科学的一个重要分支领域，旨在使计算机系统
具备模拟、延展和扩展人类智能的能力。
近年来，随着科技的飞速发展，人工智能已经在各个领域有着广泛的应用，也是高中信息技术课
程的一个重要内容。
一、人工智能的基本概念及发展历程
人工智能是一个非常广泛的概念，包含了多个子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
它起源于20世纪50年代，经历了几
个发展阶段。
1.1 机器思维阶段
在这个阶段，人们主要关注如何使计算机能够模拟人类的思维过程。
通过编写各种规则和算法，人们试图将人的思维过程转化为计算机可
执行的程序。
1.2 统计学习阶段
统计学习是机器学习的一个重要分支，该阶段的主要目标是通过对
大量数据进行学习，使计算机能够根据已有数据得出统计模型，并用
于解决实际问题。
1.3 深度学习阶段
深度学习是机器学习中的一种重要方法，它模拟了人脑神经网络的
工作原理。
通过多层次的神经元结构，深度学习能够高效地处理复杂
的信息，并在图像识别、语音识别等领域取得了重要突破。
二、人工智能在高中信息技术课程中的重要性
随着信息技术发展的迅猛，人工智能已经成为高中信息技术课程的
重要内容。
它不仅是学生了解科技前沿的窗口，还可以培养学生的创
新思维和解决问题的能力。
2.1 培养学生的创新思维能力
人工智能课程注重学生的实践能力培养，通过实际操作和项目设计，引导学生进行创新思维的训练，提高他们对问题的分析和解决能力。
2.2 掌握人工智能相关技术
学习人工智能课程可以帮助学生了解和掌握相关的技术，如机器学习、深度学习等。
这些技术在未来的工作和生活中将起到越来越重要
的作用，掌握它们有助于学生更好地适应社会的发展需求。
三、人教版人工智能课件的特点及应用
人教版人工智能课件是针对高中信息技术课程开发的一套教学工具。
它具有以下特点和应用：
3.1 精选教学内容
人教版人工智能课件由专业的教师团队精心设计，精选了符合教学要求的内容。
通过多媒体技术，结合生动的案例和实例，帮助学生更好地理解和掌握人工智能的相关知识。
3.2 丰富教学资源
人教版人工智能课件提供了丰富的教学资源，包括教学课件、实验指导和辅助教材等。
学生可以通过这些资源进行实践操作和练习，夯实所学知识。
3.3 强化实践应用
人教版人工智能课件注重实践应用，通过实际案例和项目设计，帮助学生将所学的知识运用到实际问题中，提升实践能力和创新思维。
总结：人工智能是高中信息技术课程中的重要内容，通过学习人工智能可以培养学生的创新思维能力和解决问题的能力。
人教版人工智能课件是一套优秀的教学工具，它具有精选教学内容、丰富教学资源和强化实践应用的特点。
希望借助这些课件，学生们能更好地理解和掌握人工智能的知识，为未来的发展做好准备。