《人工智能基础(高中版)》发布
(完整版)人工智能基础课程
➢ 机器学习（machine learning） 通过学习（learning）来获得进行预测或判断的能力，
这样的方法已经成为人工智能的主流方法。
人工智能概述
机器学习的方法
从数据中学习
➢ 从已知数据去学习数据中蕴含的规律或判断规则，再把学到的规 则应用到新数据并作出判断或预测
达特茅斯楼
2006年，会议五十年后，当事人重聚达特茅斯。左起： 摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，智能的第一次浪潮（1956-1974）
1963年，美国高等研究计划局投入两百万美元 给麻省理工学院，培养了早期的计算机科学和人 工智能人才。
1964-1966年，约瑟夫・维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）教授建立了世界上第一个自然 语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配 和对话规则与人聊天。
特征的质量很大程度上决定了分类器最终分类效果的好坏 不同类型的数据，不同的特征提取方法
例：鸢尾花特征的提取 ➢ 通过实际观察,花瓣的长度和宽度作
为有效分类鸢尾花的特征 ➢ 特征的数学表达：特征向量 ������������, ������������ ➢ 问题的描述：特征点和特征空间
特征与分类器
爱德华・费根鲍姆 “专家系统之父”
人工智能的出现及发展
人工智能的第三次浪潮（2011-现在）
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人 工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学 工具，为人工智能打造更坚实的数学基础。在数学的驱动下，一大批新的数学模 型和算法被发展起来，逐步被应用于解决实际问题，让科学家看到了人工智能再 度兴起的曙光。
第四单元《人工智能初步》《第1课时初识字符识别技术》优秀教学案例沪科版高中信息技术必修1
1. 布置课后作业，要求学生运用所学知识，分析生活中的一种字符识别技术应用，并撰写分析报告。
2. 作业要求：内容充实，结构清晰，能体现学生对字符识别技术原理和应用的理解。
3. 提醒学生关注下一次课的内容，为继续学习人工智能相关技术做好预习。
4. 鼓励学生在课后主动探索字符识别技术的前沿动态，培养他们的自主学习能力。
3. 小组合作，提升团队协作能力
案例中充分运用小组合作学习方式，让学生在讨论、实践和展示过程中，学会倾听、沟通、协作。这种教学策略有助于培养学生的团队协作能力，提高他们在实际项目中解决问题的效率。
4. 注重反思与评价，促进教学相长
本案例强调反思与评价的重要性，鼓励学生在学习过程中进行自我反思，总结经验教训。同时，组织学生进行互评和小组评价，培养他们的批判性思维和客观评价他人的能力。教师也通过对教学过程的反思，不断提高教学水平，实现教学相长。
2. 鼓励学生提出自己的疑问，培养他们的问题意识，从而激发他们主动学习的动力。
3. 通过问题讨论，促使学生深入理解字符识别技术的相关知识，提高他们的分析问题和解决问题的能力。
（三）小组合作
1. 将学生分成若干小组，以小组为单位进行讨论、实践和展示，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
2. 在小组合作过程中，引导学生相互借鉴、取长补短，共同完成学习任务。
2. 利用多媒体教学资源，如图片、视频等，展示字符识别技术在各个领域的应用案例，激发学生的学习兴趣和探究欲望。
3. 通过角色扮演、现场模拟等方式，让学生置身于实际情境中，体验字符识别技术带来的便捷，提高他们的学习积极性。
（二）问题导向
1. 针对教学内容，设计具有启发性和挑战性的问题，引导学生进行思考和探究，如：“字符识别技术的原理是什么？”“它在生活中的应用有哪些？”等。
人工智能基础知识培训资料
支持向量机
支持向量机是一种二分类模型，通过寻找一个超平面来对 样本进行划分，使得不同类别的样本在超平面上的间隔最 大。
模型评估与优化方法
模型评估指标
常见的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型在测试集上 的性能表现。
过拟合与欠拟合
过拟合是指模型在训练集上表现很好但在测试集上表现较差的现象；欠拟合是指模型在训 练集和测试集上表现都较差的现象。
对抗训练
生成器和判别器通过不断 对抗训练，提高生成数据 的真实性和多样性。
应用领域
图像生成、图像修复、超 分辨率重建、视频生成等 。
04
CATALOGUE
自然语言处理技术与应用
自然语言处理基本概念
自然语言处理定义
研究在人与人交际中以及在人与计算 机交际中的语言问题的一门学科。自 然语言处理要研制表示语言能力和语 言应用的模型，建立计算框架来实现 这样的语言模型，提出相应的方法来 不断地完善这样的语言模型，根据这 样的语言模型设计各种实用系统，并 探讨这些实用系统的评测技术。
自然语言处理研究内 容
包括词法、句法、语义、语用、话语 等多个层面，涉及语言学、计算机科 学、数学、心理学、哲学等多个学科 领域。
自然语言处理应用
包括机器翻译、情感分析、智能问答 、信息抽取、文本分类、文本生成等 多个方面。
词法分析、句法分析及语义理解技术
词法分析
句法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处 理，为后续任务提供基础数据。中文 分词是中文自然语言处理的基础任务 之一，旨在将连续的汉字序列切分为 合理的词语序列。词性标注是为分词 结果中的每个单词标注一个正确的词 性，即确定每个词是名词、动词、形 容词或其他词性的过程。
《人工智能基础》课程教学大纲(本科)
《人工智能基础》课程教学大纲课程编号：04291课程名称：人工智能基础英文名称：Artificial Intelligence Foundation课程性质：学科基础课程要求：必修学时/学分：48/3 （讲课学时：36实验学时：12 ）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务《人工智能基础》是一门探索、揭示人类思维本质，研究将人类智能转化为机器智能的学科。
通过本课程的学习，培养学生拥有能够解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础。
本课程的主要任务是介绍知识表示、基本的搜索算法、模拟人类思维的不确定性推理，使学生对专家系统、智能计算机等方面具有一定的理论基础与实践能力。
（支撑毕业要求1.3, 2.2, 4.2, 5.2, 10.1, 11.2）二、课程与其他课程的联系《人工智能基础》的先修课程包括《概率论与数理统计》、《智能优化方法》、《C语言程序设计》等课程。
《概率论与数理统计》在复杂问题求解中的主观Bayes决策与不确定性理论方面支撑《人工智能基础》课程。
《智能优化方法》在搜索技术问题的理解方面支撑《人工智能基础》课程。
《C语言程序设计》在搜索算法、贝叶斯决策与专家系统的实现方面支撑《人工智能基础》课程。
《人工智能基础》的后续课程包括《智能机器人》，为《智能机器人》提供理论基础方法方面的支撑。
三、课程教学目标1.学习人工智能的基础理论知识，掌握解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础，对智能机器人的应用方面提供理论与实践支撑。
（支撑毕业能力要求13, 10.1, 11.2）2认识到知识表示在本学科发展中所处的地位与扮演的角色，能够掌握本领域经典的知识表示方法，如谓词逻辑、状态空间、语义网络等，并能运用这些知识解决一些实际工程问题。
（支撑毕业能力要求1.3, 2.2, 5.2）1掌握搜索的基本思想，比如宽度优先、深度优先等传统搜索方法。
人工智能基础知识培训课件
人工智能基础知识培训口人工智能的定义· 英文全称： artificial intelligence (人工的、人造的智能),简称Al 。
·定义：人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统 的一门综合性科学。
·目的：使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。
■ 人工智能的基本概念口人工智能的关键点·属于什么学科：AI的本质属性，是一门科学，是一个技术领域。
它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。
但总体上，归类于计算机学科之下。
·研究什么对象：AI 的研究目的，是让一个“系统”具备智能。
这个“系统”,可以是一套软件程序，也可以是一台计算机，甚至是一个机器人。
·什么是智能：目前看来，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，就是实现了人工智能。
口智能的维度认知能力：理解、学习、推理、记忆等适应能力：解决问题、应对环境变化等自主能力：独立完成任务、自主决策等HELL0口人工智能的学派·符号主义学派：认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。
致力于使用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程。
·联结主义学派：模拟人脑的工作方式，使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。
·行为主义学派：强调从行为的角度来理解智能。
认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应，而不是仅仅通过符号处理。
·进化学派：对生物进化进行模拟，使用遗传算法和遗传编程。
·贝叶斯学派：使用概率规则及其依赖关系进行推理。
·类推学派符号主义人工智能联结主义三大学派行为主义基于知识的方法·专家系统：基于规则、“知识+推理”· 知识图谱：结构化的知识表示、存储基于学习的方法·机器学习：通过数据进行训练，建立自动学习模型 ·深度学习：基于神经网络，构建自动学习方法基于仿生的方法· 行为主义：模拟生物行为，进行学习· 进化计算：模拟生物的进化过程，进行优化口人工智能的研究方法0203口人工智能的分类(按智能水平)· 弱人工智能 (Weak Al) : 只专精于单一任务或一组相关的任务，不具备通用智能能力。
人工智能的基础知识培训资料
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征 并进行分类，如AlexNet、VGGNet、ResNet等 网络结构。
图像分类数据集
介绍常用的图像分类数据集，如MNIST手写数字 数据集、CIFAR-10/100自然图像数据集、 ImageNet大规模图像数据集等。
目标检测与跟踪技术
研究词语所表达的语义信息，包括词 义消歧、词义表示等。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建 立词语之间的依存关系或短语结构。 常见的句法分析任务有依存句法分析 、短语结构分析等。
语义理解与情感分析
语义理解
通过自然语言处理技术，将文本 转换为计算机可理解的语义表示 ，包括实体识别、关系抽取、事
件抽取等任务。
利用大量语音数据训练统计模型 ，如HMM、GMM等，以实现更 自然的语音合成。这种方法可以 合成出较为自然的语音，但仍存 在一些问题，如音质不佳、语调 不自然等。
基于深度学习的语音 合成
采用深度学习技术，如生成对抗 网络（GAN）、Transformer等 ，构建复杂的模型结构以生成高 质量的语音波形。这种方法可以 合成出非常自然、高质量的语音 ，是目前主流的语音合成方法。
内容推荐
通过分析用户以前的行为和兴趣，推荐与其兴趣相似的物品或服务 。
深度学习推荐
利用深度学习模型，如神经网络，来预测用户对物品的评分或点击 率，并生成推荐列表。
个性化推荐技术应用
01
02
03
04
电子商务
根据用户的购物历史、浏览行 为等，为用户推荐可能感兴趣
的商品。
音乐和视频平台
分析用户的听歌或观影历史， 推荐符合用户口味的歌曲或视
频。
新闻和资讯应用
第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案
课题
第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解回归算法的基本概念及其在学习中的应用，包括一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归的区别。
掌握回归分析的适用场景，能够区分连续值预测问题与离散值分类问题。
学习回归算法的一般流程，包括数据收集、算法训练、测试和应用。
培养技能：训练学生的数据处理和软件操作能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
布置练习题：给出一些与回归分析相关的练习题，如使用其他数据集来练习回归分析。
讨论与反馈：组织课堂讨论，回顾学到的知识，并给予学生反馈。
独立练习：独立完成教师布置的练习题，应用所学知识。
知识回顾：参与讨论，回顾本节课的重点和难点。
巩固知识：通过练习加深对回归算法流程和类型的理解。
文本材料：包括教材、PPT课件和打印的讲义，这些材料中包含有关回归算法的详细说明、公式、实例和应用案例，是传递理论知识的主要媒介。
数据分析工具：如果课程中包含实践操作，可能会使用到数据分析软件（如Excel、Python等），通过实际操作来训练算法并测试结果。
实例数据表：表2.2.2作为一个具体的数据集例子，用于在课堂上展示如何从实际数据中探索变量间的关系。
观察数据：学生先观察表格数据，尝试找出尺寸与价格之间可能存在的关系。
讨论可能的方法：分小组讨论如何使用这些数据来预测未知尺寸的蛋糕价格。
激发兴趣：通过实际问题引起学生的兴趣和好奇心。
引导思考：促使学生从生活实例出发，思考变量间的关系，培养数据分析意识。
活动二：
调动思维
探究新知
第四单元《人工智能初步》单元教学设计沪科版高中信息技术必修1
2.提问：“同学们，你们觉得人工智能技术离我们的生活遥远吗？它给我们的生活带来了哪些便利？”
3.学生回答，教师总结并引出本节课的主题——《人工智能初步》。
（二）讲授新知
在讲授新知环节，我将围绕人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及编程语言等方面进行讲解。
3.鼓励学生继续深入学习，关注人工智能领域的发展动态。
4.布置课后作业，巩固所学知识。
五、作业布置
为了巩固本章节《人工智能初步》的知识点，培养学生的实践能力和创新精神，特布置以下作业：
1.编程实践：运用Python编程语言，完成以下任务：
-实现一个简单的线性回归模型，对一组数据进行预测分析。
-设计一个决策树分类器，对给定的数据进行分类。
在教学过程中，教师应关注学生的个体差异，因材施教，使每位学生都能在原有基础上得到提高，实现全面发展。同时，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和创新能力，为培养高素质的信息技术人才奠定基础。
二、学情分析
在本章节《人工智能初步》的教学中，学生群体为高中一年级学生，他们已经具备了一定的信息技术基础，掌握了计算机的基本操作，熟悉网络环境下的学习方式。然而，在人工智能领域，学生的知识储备和技能水平存在较大差异。大部分学生对人工智能的概念和应用有初步了解，但对其核心技术、发展前景及伦理道德问题的认识相对匮乏。此外，学生在编程语言掌握、算法理解等方面也存在一定难度。针对这些情况，教师在教学过程中应充分关注学生个体差异，采用分层教学、差异化指导等方法，使每位学生都能在原有基础上得到提高。同时，注重激发学生的学习兴趣，培养其主动探究、合作学习的良好习惯，为后续深入学习人工智能打下坚实基础。
3.通过课堂讨论、小组分享等形式，激发学生的思考和分析能力，培养批判性思维。
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视专业化人才的培养。地平线公司副总裁贾志鹏认为， 人工智能相对于互联网来说，其实也是共性技术，需要 与各个行业叠加。“举例来说，在人工智能
时代，汽车出行的功能并没有变，要把人工智能的算法和系统嵌入 汽车当中，就需要对传统汽车的架构、运行的机制有深入了解。”
“人
工智能的涵盖面很广，要特别重视特色型、专业型人才 的培养。”西普教育副总裁赵戈洋表示，人工智能自身 是一个软硬件结合的系统，因此相关教育也
要“软硬结合”，在若干方向上培养出既懂算法、又懂硬件的复合 型人才，这样才能真正形成适应社会发展的人工智能产业。
人工智能产
业的壮大，需要雄厚的人才基础。专家表示，人工智能 产业既需要研究型人才，也需要大量的实践应用型人才， 因此做好人工智能的科普工作，让更多青
少年认识人工智能、了解人工智能，将成为人工智能技术创新和 产业发展的重要因素。
日前，我国第一本面向中学生的人工智能教材——《人工 智能基础（高中版）》正式发布，人工智能相关课程即 将进入高中课堂。近年来，人工智能产
业规模持续壮大，融合应用不断涌现，诸多行业受益于 人工智能的快速发展。与此同时，人才“缺口”是制约 人工智能发展的重要障碍，人工智能教育面
临着知识储备不足、体系不完整、师资力量有限等问题。 在科技日报社、新一代人工智能产业技术创新战略联盟 主办的创新中国·未来AI科技领袖峰会
《 人民日报 》（ 2018年07月06日
20 版）
全文结束！
高仿包|高仿包包|高仿奢侈品包包|支 持货到 付款:h欣表示，青少年学习
人工智能，培养计算思维是关键。处理人工智能领域纷 繁复杂、变化多端的问题，重要的是观察并找到“无变 化的模式”，将其转化成基础性的问题。“
基础数学、基础编程之所以重要，是因为它们可以教学生怎样提 出问题、解决问题。”
人工智能教育离不开完备的体系。“如果建立人工
智能学科，就需要有一套培养计划，而不是把原来的教 材改些内容就完成了。”清华大学智能技术与系统国家 重点实验室主任朱小燕说，人工智能需要体
系化的培养模式，而不是填空式的教育，这样才能构建 起完整的知识体系。中国教育装备行业协会创造教育分 会秘书长沈俊认为，人工智能课程体系、人
才培养体系的建立，还需要科技界、教育界、产业界的充分融合， 把技术产业的应用和经验融入人才培养的过程中。
上，与会专家就抢抓人工智能发展机遇、加强人工智能教育和人 才培养进行了讨论。
数学、计算机等基础学科的支撑，是人工智能教育的前提
条件。中科院院士、北京航空航天大学教授郑志明认为， 作为一门交叉学科，人工智能需要扎实的基础知识。 “比如数学就是交叉领域最基础的‘平台’
，如果不懂数学，人工智能就很难与其他学科‘交叉’起来，自然 也就很难做好。”