人工智能教案
人工智能教案
人工智能教案人工智能教案知识与技能目标：让学生了解人工智能的基本概念和发展历程，掌握人工智能的基本原理和应用领域。
2. 过一、教学目标 1. 知识与技能目标程与方法目标：通过案例分析、小组讨论等方式，培养学生的分析问题和解决问题的能力，提高学生的创新思维和实践能程与方法目标情感态度与价值观目标：激发学生对人工智能的兴趣和热情，培养学生的科学精神和社会责任感，引导学生正确看待力。
3. 情感态度与价值观目标人工智能的发展和应用。
教学难点：人工智能的基本原理和应用领域。
教学重点：人工智能的基本概念、基本原理和应用领域。
2. 教学难点二、教学重难点 1. 教学重点案例分析法：通过分析人工智能的实际应用案三、教学方法 1. 讲授法讲授法：讲解人工智能的基本概念、基本原理和应用领域。
2. 案例分析法小组讨论法：组织学生进行小组讨论，让学生在讨论中交流思想，例，让学生深入了解人工智能的应用领域和发展趋势。
3. 小组讨论法实践法：安排学生进行实践操作，让学生在实践中掌握人工智能的基本原理和应提高学生的分析问题和解决问题的能力。
4. 实践法用方法。
四、教学过程 1. 导入部分（3 分钟） - 播放一段关于人工智能的视频，让学生对人工智能有一个初步的了解。
- 提问学生对人工智能的看法和认识，引导学生思考人工智能的发展和应用。
2. 展开部分（20 分钟） - 讲解人工智能的基本概念和发展历程，让学生了解人工智能的定义、特点和发展阶段。
- 介绍人工智能的基本原理和应用领域，让学生掌握人工智能的核心技术和应用场景。
- 通过案例分析，让学生深入了解人工智能的实际应用案例，如语音识别、图像识别、机器翻译等。
- 组织学生进行小组讨论，让学生在讨论中交流思想，提高学生的分析问题和解决问题的能力。
3. 结束部分（7 分钟） - 总结本次课程的主要内容，强调人工智能的重要性和发展前景。
- 布置作业，让学生在课后进一步了解人工智能的相关知识和应用案例。
人工智能概述教案
一、教学内容二、教学目标三、教学难点与重点四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程1. 导入新课2. 知识讲解3. 例题讲解4. 随堂练习通过提问方式检查学生对本节课内容的掌握情况，并进行解答。
六、板书设计定义发展历程应用领域未来发展趋势2. 图像识别技术七、作业设计1. 作业题目：2. 答案：（2）示例：自然语言处理：通过计算机对自然语言文本进行处理，实现对人类语言的识别、理解和。
图像识别：利用计算机技术对图像进行自动识别，实现对物体、场景的识别和分类。
无人驾驶：通过集成多种传感器、控制器和执行器，实现对车辆的自主控制，实现无人驾驶。
八、课后反思及拓展延伸重点和难点解析1. 教学内容的难点与重点；2. 教学过程中的例题讲解；3. 作业设计中的题目及答案；4. 课后反思及拓展延伸。
一、教学内容的难点与重点1. 难点解析2. 重点解析应用领域：详细介绍各个领域的典型应用，如自然语言处理、图像识别等，并分析其技术原理。
二、教学过程中的例题讲解1. 图像识别的基本原理：介绍图像识别的预处理、特征提取、分类器等环节。
2. 常用算法：如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，并简要阐述其原理。
3. 应用案例：以实际应用为例，如人脸识别、车牌识别等，讲解图像识别技术的实际应用。
三、作业设计中的题目及答案1. 题目补充2. 答案补充改善生活质量：如智能家居、智能医疗等，为人们提供便捷、舒适的生活环境。
四、课后反思及拓展延伸1. 反思：教师应关注学生在课堂上的表现，了解他们对知识点的掌握程度，针对学生的反馈进行教学调整。
2. 拓展延伸：（2）鼓励学生参加相关竞赛和实践活动，如编程比赛、科技创新大赛等。
本节课程教学技巧和窍门一、语言语调1. 讲解时要清晰、准确，避免使用模糊不清的词汇。
2. 语调要富有激情，以吸引学生的注意力。
3. 在强调重点和难点时，适当提高音量，以突出重要性。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
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。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
人工智能教学教案
人工智能教学教案
一、学习内容
1.概述人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于
模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技
术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并
生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的
研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
2.人工智能技术
（1）机器学习：机器学习是一种数据驱动的算法，它使用大量数据
对计算机进行训练，持续学习和改进，最终达到自动做出决策的能力。
（2）深度学习：深度学习是一门机器学习技术，它利用多层网络来
实现数据的反复处理，用于解决复杂的问题。
（3）自然语言处理：自然语言处理是一种人工智能技术，它能够让
计算机“理解”和处理自然语言（例如英语）中的词语、句子和其他文本，最终解决语言问题。
（4）机器感知：机器感知是指计算机系统能够感知外界环境、识别
外部信息，包括图像识别、声音识别、语音识别等。
二、教学目标
1.了解人工智能的概念，了解人工智能的基本技术。
2.掌握人工智能的常用技术。
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一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题，了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力，提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与工作原理，反向传播算法。
2. 教学重点：机器学习算法的应用，神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：计算机、Python编程环境、相关库（如numpy、matplotlib等）。
五、教学过程2. 知识讲解：（2）介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
（3）讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解：（1）运用机器学习算法解决分类问题。
（2）神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习：让学生动手编写代码，实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用机器学习算法，实现一个简单的分类器。
（2）搭建一个简单的神经网络，进行手写数字识别。
2. 答案：见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的表现，及时发现问题，调整教学方法。
2. 拓展延伸：（1）深入学习其他机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
（2）研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明：一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型：每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和后，通过激活函数产生输出。
2. 层次结构：神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层输出预测结果。
3. 激活函数：常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等，它们决定了神经元的输出特性。
大学人工智能微课教案设计
教学目标：1. 让学生了解人工智能的基本概念、发展历程和前沿应用。
2. 掌握人工智能的主要技术，包括知识表示、搜索和推理技术、人工智能优化方法、神经网络、专家系统与机器学习。
3. 通过案例分析，提高学生对人工智能理论的应用能力。
教学对象：大学本科生教学时长：2课时教学内容：一、引言1. 人工智能的概念及发展历程2. 人工智能的前沿应用二、人工智能技术1. 知识表示2. 搜索和推理技术3. 人工智能优化方法4. 神经网络5. 专家系统与机器学习三、案例分析1. 人工智能在医疗领域的应用2. 人工智能在交通领域的应用3. 人工智能在金融领域的应用教学过程：一、导入1. 利用微视频展示人工智能在生活中的实际应用，激发学生的学习兴趣。
2. 提问：什么是人工智能？人工智能的发展历程是怎样的？二、知识讲解1. 人工智能的概念及发展历程2. 人工智能的主要技术：知识表示、搜索和推理技术、人工智能优化方法、神经网络、专家系统与机器学习3. 结合实际案例，深入讲解每种技术三、案例分析1. 人工智能在医疗领域的应用：介绍智能诊断、药物研发等案例。
2. 人工智能在交通领域的应用：介绍自动驾驶、智能交通管理等案例。
3. 人工智能在金融领域的应用：介绍智能投顾、风险控制等案例。
四、总结与拓展1. 总结本节课的主要内容，强调人工智能技术在各个领域的应用。
2. 拓展思考：人工智能技术的发展对人类社会有哪些影响？教学资源：1. 微视频：展示人工智能在生活中的实际应用。
2. 电子课件：包含本节课的讲解内容、案例分析等。
3. 习题答案：提供课后练习的参考答案。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言、提问等表现。
2. 课后作业：检查学生对本节课内容的掌握程度。
3. 考试：通过考试评估学生对人工智能理论的掌握和应用能力。
教学反思：1. 教学过程中，注意引导学生思考，提高学生的自主学习能力。
2. 结合实际案例，让学生了解人工智能技术的应用，激发学生的学习兴趣。
2024-2025学年人教版新教材信息技术四年级上册 第29课 生成式人工智能 教案
第29课生成式人工智能一、教学目标1.学生能够通过准确表达需求，利用生成式人工智能工具完成作品。
2.学生能够体验生成式人工智能工具，包括文本生成、图片生成、音频生成、视频生成等。
3.学生能够认识生成式人工智能为学习、生活提供的便利。
二、教学重点与难点教学重点1.使生成式人工智能工具输出的作品符合预期。
2.掌握生成式人工智能的相关应用。
教学难点1.引导学生准确表达需求，让生成式人工智能工具输出符合预期的作品。
2.让学生深入理解生成式人工智能的应用原理及适用场景。
三、教学准备1.多媒体设备，用于展示课件以及生成式人工智能工具的使用过程和生成结果。
2.提前了解并选择适合课堂演示的生成式人工智能工具，确保能够正常使用并符合教学内容需求。
3.准备一些与学生生活和学习相关的主题示例，如“我的校园生活”“我最喜欢的动物”等，用于课堂练习。
四、教学过程（一）导入新课1.展示一些由人工智能生成的作品，如一篇作文、一幅图片、一段音频或视频等，引起学生的兴趣。
2.提问学生是否知道这些作品是如何产生的，引导学生思考人工智能在创作中的作用。
3.引出本节课的主题——生成式人工智能，告诉学生我们将学习如何使用生成式人工智能工具来完成各种作品，并了解它为我们的学习和生活带来的便利。
（二）新课讲解1.了解生成式人工智能定义和原理向学生介绍生成式人工智能是一种新型人工智能，它可以根据输入的信息创造出逼真的文本、图片、音频和视频等内容。
以简单的语言解释其原理，例如它是通过学习大量的数据，找到数据中的模式和规律，然后根据这些模式和规律来生成新的内容。
可以用一个比喻，比如它就像一个非常聪明的学生，通过学习很多知识，然后能够根据学到的知识来回答各种问题和创造新的东西。
让学生思考这种工作方式与我们人类的创作方式有什么不同和相同之处。
例如，人类创作也需要知识和经验，但我们的思维过程可能更加复杂和多样化，而人工智能则是基于数据和算法来生成内容。
小学人工智能普教教案模板
年级：五年级课时：2课时教学目标：1. 让学生了解人工智能的基本概念和应用领域。
2. 培养学生的创新思维和团队合作能力。
3. 引导学生运用人工智能技术解决实际问题。
教学重点：1. 人工智能的基本概念和应用领域。
2. 人工智能技术在日常生活中的应用。
教学难点：1. 让学生理解人工智能的工作原理。
2. 培养学生的创新思维和团队合作能力。
教学准备：1. 多媒体设备、投影仪、笔记本电脑。
2. 人工智能相关视频、图片、案例等教学素材。
3. 学生分组。
教学过程：第一课时一、导入1. 教师简要介绍人工智能的概念，引导学生思考人工智能在我们生活中的应用。
2. 学生分享自己了解的人工智能案例。
二、新课讲授1. 人工智能的基本概念：介绍人工智能的定义、发展历程、技术特点等。
2. 人工智能的应用领域：展示人工智能在交通、医疗、教育、娱乐等领域的应用案例。
三、课堂活动1. 学生分组讨论：让学生思考人工智能在未来生活中的应用前景，并分享自己的观点。
2. 角色扮演：让学生扮演人工智能设备，模拟与人类互动的场景。
四、总结1. 教师总结本节课所学内容，强调人工智能的重要性和应用价值。
2. 布置课后作业：让学生调查自己家中的人工智能设备，了解其工作原理和应用场景。
第二课时一、复习导入1. 教师提问：上一节课我们学习了什么？人工智能有哪些应用领域？2. 学生回答问题，回顾上一节课所学内容。
二、新课讲授1. 人工智能的工作原理：介绍人工智能的三大关键技术（感知、认知、决策），让学生了解人工智能的工作流程。
2. 人工智能在生活中的应用：展示人工智能在智能家居、智能交通、智能医疗等领域的应用案例。
三、课堂活动1. 小组合作：让学生分组设计一款人工智能产品，并阐述其功能和应用场景。
2. 创意展示：每组派代表展示自己的产品，其他组同学进行评价和提问。
四、总结1. 教师总结本节课所学内容，强调人工智能的创新思维和团队合作能力。
2. 布置课后作业：让学生思考如何将人工智能技术应用到自己的生活中，并撰写一篇心得体会。
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第一课、认识机器人（2课时）教学目标知识目标：了解机器人的概念、产生、发展、种类与应用。
技能目标：熟练利用网络查找信息和处理信息。
情感目标：培养学生对机器人的兴趣，培养学生关心科技、热爱科学、勇于探索的精神。
重点难点教学重点：机器人的概念及应用难点分析：机器人的概念教学过程：1、新课导入21世纪被信息技术专家誉为智能机器人的时代，机器人在各行各业将得到更加广泛的应用，机器人技术综合机械工程、电子工程、传感器应用、信息技术、数学、物理、等多种学科，它代表着一个国家的高科技发展水平，例如我国首例远程遥控机器人手术就是由北京的医生通过电脑遥控着沈阳机器人“黎元”进行脑外科手术。
那究竟什么是机器人我们要学习使用的机器人是什么样子机器人能够做些什么我们如何控制机器人今天开始我一起走进机器人世界去寻找上述问题答案。
观看有关机器人的视频片段2、教学内容机器人的概念各国科学家对机器人的定义有所不同，而且随着时代的变化，机器人的定义也在不断发生变化。
中国的科学家们把机器人定义为一种自动化的机器，具备一些与人或生物相似的能力，如感知能力、规划能力、动作能力、协同能力等，是一种具有高度灵活性的自动化机器，它的外形不一定象人。
判断一个机器人是否是智能机器人我们可以根据下面三个基本特点：（1）具有感知功能，即获取信息的功能。
机器人通过“感知”系统可以获取外界环境信息，如声音、光线、物体温度等。
（2）具有思考功能，即加工处理信息的功能。
机器人通过“大脑”系统进行思考，它的思考过程就是对各种信息进行加工、处理、决策的过程。
（3）具有行动功能，即输出信息的功能。
机器人通过“执行”系统（执行器）来完成工作，如行走、发声等。
机器人的产生、发展、种类与应用对这些内容请大家以小组合作的形式通过互联网、光盘等媒体检索信息，并设计一个关于机器人的有关知识的演示文稿。
1）成立小组，分工合作，制定活动计划。
小组成员（2）确定“机器人世界探索”活动的探索主题，构建问题框架。
（3）评价要求（1）展示在小组内展示“机器人世界探秘”项目。
各小组推出代表参加班级交流。
评选最佳主题奖、最佳演示奖、最佳合作奖。
（2）通过自评和互评的方式进行评价，标准如下：3、作业布置（1）说说机器人与一些电动玩具的区别（2）完成一个关于机器人演示文稿的制作，包括机器人的发展、机器人的分类、机器人的特点等内容。
课后反思：第二课、机器人学走路（2课时）教学目标：知识与技能：学会使用“转向”模块编写程序，控制机器人转向；学会使用“启动电机”“延时”“停止电机”模块编程，控制机器人走弧线。
过程方法：通过任务驱动与学生的操作实践，使用学会简单的机器人编程控制思想。
情感态度与价值观：让学生在编程控制中体验成功的快乐，充分激发孩子学习信息技术的兴趣。
重难点：本课教学内容为《小学信息技术》教材（浙江教育出版社）第四册第12课，属机器人模块。
本课教学是在学生学习了《第10课我们身边的机器人》、《第11课机器人仿真软件》掌握了机器人的简单工作原理，初步掌握机器人仿真软件的使用，并会控制机器人走直线的基础上学习本课，为以后学习《机器人画正多边形》、《机器人分辨颜色》打下基础。
教学过程：一、铺垫导入1．出示机器人，简单师生交流，拓展学生对机器人的了解。
讨论：机器人由程序来控制。
我们用程序语言把机器人完成任务的步骤与方法表达出来，这个过程叫编程。
2．教师演示机器人控制程序在仿真软件中的仿真。
介绍：这种机器人的编程软件的启动与仿真。
3．学生打开范例尝试仿真。
讨论1：机器人的动作，如直行、拐弯等。
二、小组合作自主探究1．任务一：让机器人动起来。
教师讲解与学生操作：介绍编程环境（菜单、快捷工具、模块库、编程区）----模块的拖放、移动、删除----直行模块与转向模块的设置---文件的保存子任务1：机器人直行（教师示范，并讲解仿真环境的“运行、有轨迹、退出”几个按钮的使用。
子任务2：机器人原地转向（学生独立完成）子任务3：机器人走折线（最好走出一个90度的角出来）要求：学生自主探究，教师巡视指导，适时转播点评。
2．任务二：让机器人走弧线。
让机器人转弯，学习探究启动电机模块与延时等待模块的设置。
教师通过示意图分析让学生理解机器人是怎样实现左、右转弯的，从而突破难点。
任务1：让机器人学会走弧线。
（学生自主探究，小组合作交流）三、巩固新知，拓展练习。
任务：让机器人学会写数字“7”“8”“9”要求：学生自主探究为主，教师适时点拨课后反思：第三课、人工智能（2课时）教学目标：知识目标：了解人工智能（AI）的定义。
知道常见的人工智能应用。
技能目标：能够分析“AI会取代人类吗”这个问题。
情感目标：能够对AI产生兴趣，理性认识AI。
重难点：重点：人工智能的定义，了解人工智能的应用。
难点：看待AI威胁论。
教学过程：导入：你知道AlphaGo吗（引起同学兴趣）解释AlphaGo是什么同学们观看这幅图片,认识他是谁吗（柯洁）我们来读读他的微博：决战前夕，感慨万千...在这个特殊的时间，我有些话想和热爱围棋、关注围棋、关注我的朋友们说:无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局很多人可能会问为什么其实私底下我已经与朋友家人说了很多次这样的想法，现在的AI进步之快远超我们的想象。
像国产的绝艺、日产的ZEN虽然和AIphago 还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了...我相信未来是属于人工智能的。
可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。
对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。
我会我用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这...最后一次...拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非，来一首《沧海一声笑》..岂不美哉、快意我淡然笑到...不眠夜，且看且珍惜，请大家欣赏我最后的三盘人机大战。
我们可以感受到柯洁什么样的心态我们可以用一句话来表明：人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。
其实这人工智能时代的序幕！那么什么是人工智能呢请同学起来回答。
定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工：人力所能及制造的。
智能：涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。
接下里，我们了解人工智能的发展。
（现阶段的人工智能播放视频）我们现在是什么时代是互联网时代未来是属于人工智能的时代!他们有什么区别呢区别：互联网只是把原来存在的方式变得更加有效（连接万物）。
而人工智能使原来的不可能成为了可能（唤醒万物）。
你们了解哪一些人工智能的应用：接下来同学们看图回答。
其实人工智能的应用还有许多。
我们来看一看。
现在，大家思考一个问题：人工智能会不会取代人类在电影里面，我们可以看到邪恶机器人欲毁灭人类或者充满正义的机器人拯救人类。
你们认为人工智能会不会威胁人类同学们讨论3分钟。
分为2个方面来辩论。
现阶段的人工智能安全问题：人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。
这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。
大家了解百度现阶段的人工智能应用。
最后：以一句话和一副图片作为这节课结尾。
教学反思：第四课、人工智能计算机（2课时）教学目标：介绍计算智能所涉及的领域和范围,计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。
贝兹德克提出的“ABC”,及它与神经网络(NN)、模式识别(PR)和智能(I)之间的关系。
教学重点:计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。
教学难点:“ABC”及其与神经网络(NN)、模式识别(PR)和智能(I)之间的关系。
教学方法:课堂教学。
教学过程：一、计算智能的含义,了解计算智能与传统的人工智能有何区别。
了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络(NN)、模式识别(PR)和智能(I)之间的关系。
信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显着特点。
计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域,它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。
把神经网络(NN)归类于人工智能(AI)可能不大合适,而归类于计算智能(CI)更能说明问题实质。
进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题,也都二、归类于计算智能。
经网络(NN)归类于人工智能(AI)可能不大合适,而归类于计算智能(CI)更能说明问题实质。
进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题,也都归类于计算智能。
计算智能取决于制造者(manufacturers)提供的数值数据,不依赖于知识;另一方面,人工智能应用知识精品(knowledge tidbits)。
人工神经网络应当称为计算神经网络。
第一个对计算智能的定义是由贝兹德克(Bezdek)于1992年提出的。
尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显,然而讨论它们的区别和关系是有益的。
马克斯(Marks)在1993年提到计算智能与人工智能的区别,而贝兹德克则关心模式识别(PR与生物神经网络(BNN)、人工神经网络(ANN)和计Array算神经网络(CNN)的关系,以及模式识别与其它智能的关系。
忽视ANN与CNN的差别可能导致对模式识别中神经网四、络模型的混淆、误解、误表示和误用。
贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。
他给出有趣的ABC:。
教学反思：第五课、大数据------机器人避障（2课时）教学目标知识目标：认识机器人的传感器，初步了解机器人的传感器是如何工作的；初步学会分支结构的程序设计方法。
能力目标：能把避障的实际问题转化成一个机器人信息处理的过程，能编写一个简单的程序来实现这个任务。
情感目标：体会到机器人的智能性，进一步培养对机器人学习的兴趣。
重点难点传感器的工作原理。
课前准备机器人；编程环境；机器人避障场地。
教学过程一、创设情景导入。
教师出示机器人所需完成的任务。
出示障碍物。
出现疑难机器人撞到障碍物会怎么样你希望机器人能完成什么样的动作二、分析第一任务指令。
如果让机器人前进固定的距离，我们可以通过让机器人前进一段时间来实现。
请学生设置机器人的行走出示障碍物，让机器人在行走过程中碰到障碍物，而机器人还在继续行走。
碰到障碍物机器人应该停止运转，而机器人前进多少距离才会碰上障碍物这点我们不知道，那怎么办引出传感器三、传感器介绍。
介绍传感器概念出示各类传感器图片介绍传感器实现避障的原理四、程序设计。