信息技术基础（拓展模块） 课件 学习单元6人工智能 6.3

学习单元六人工智能6.3应用和开发人工智能项目线上课前导学课前自测头脑风暴任务调研小思考

使用哪些人工智能产品可以提高自己的学习/生活效率和质量，如果需要自己开发人工智能项目产品，应该采用什么方法？线上课前导学头脑风暴任务调研课前自测参考资料：Kaggle竞赛官网天池竞赛官网

OpenAI官网百度文心一言/welcomeKatago网址/lightvector/katago线上课前导学任务调研课前自测头脑风暴根据自己的需求和偏好，尝试下载一个人工智能工具产品，帮助自己进行娱乐或内容创作，例如翻译、棋类对弈、绘画、文案剧本创作、程序编写等等。尝试自行开发一个人工智能项目，运行在自己的电脑上，例如通过摄像头进行人脸识别。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结通过前面的学习我们已经对人工智能基础概念和人工智能核心技术有了一定的了解，下面我们尝试利用人工智能技术做一些实际工作，包括使用已开发完成的人工智能产品和自行开发人工智能项目完成任务。人工智能使用和开发的专业门槛都比较高，实际开发人工智能项目需要的大量配套知识和技能，也不可能在本章有限篇幅内讲清楚，因此本节的主要目标是通过使用一个实际人工智能产品和展示一个典型人工智能项目的开发流程，加深对人工智能应用和开发的认知理解。读者如果想继续学习掌握人工智能应用开发技能，需要阅读更专业的书籍资料。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结1.下载安装配置katago，进行围棋人机对弈；2.编写Python程序实现一个人工智能分类项目。作为普通用户，其实现在日常生活中已经能够接触和使用到很多人工智能产品了，例如上网时会收到商家根据人工智能分析发送的推荐、手机上的翻译App、AI自动生成的字幕和语音、考勤使用的人脸识别、开车时使用的辅助驾驶，等等。现在已经有很多人工智能产品开放了使用接口给普通用户，甚至开源了算法和代码，这样我们就不用总是重复造轮子，可以直接使用已有的人工智能产品满足自己的需求，或者以此为基础改进生成自己的人工智能项目。下面我们就以一个开源的人工智能围棋程序KataGo为例简单说明人工智能产品的安装使用，自从DeepMind公司公开了AlphaGO的原理论文后，已出现了不少开源的人工智能围棋程序，其中目前使用最广泛的是KataGo。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节1使用人工智能产品

可以下载KataGo的源码自己研究，并根据自己的情况进行个性化编译。根据自己的围棋水平和计算机GPU显卡的档次也可以选配不同的KataGo版本。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节1使用人工智能产品

普通用户如果没有自己的编译和研究需求，也可以直接去下载适合自己计算机平台的已编译好的可执行程序文件。

到地址/sanderland/katrain/releases上可以下载已编译好并带图形界面的KataGo可执行文件KaTrain。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节1使用人工智能产品

使用Windows操作系统的用户直接下载KaTrain.exe文件到本地目录后，双击运行即可。根据自己的需求进行设置后即可进行围棋对弈和研究线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节1使用人工智能产品作为人工智能学习方面的新手，在学习了基础理论和技术后，最需要通过实际的人工智能开发项目来提高自己的技能水平。对新手来说，可以先做最简单的项目练习，例如使用免费开源的机器学习库Scikit-learn和示范教程做一些基础练习。在有了一定的基础后，可以尝试做实际项目开发。对于缺少合适的人工智能实际项目的问题，一个比较好的解决方案是参加公开平台的人工智能竞赛，此类平台著名的有国外的Kaggle（/）和国内的天池（/）。平台上的人工智能竞赛数据很多都是来自真实的案例库经过脱敏处理生成，使参赛人员可以直接接触到生产环境的数据，对增长经验提升水平很有帮助，使用竞赛平台还有一个好处是他们的网站上有很多帮助、示例教程和社区讨论服务，可以帮助初学者尽快入门。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目下面我们以一个鸢尾花分类项目为例，简要说明人工智能项目的开发流程。鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，由生物学家Fisher在1936年收集，在统计学习和机器学习领域经常被用作示例。鸢尾花数据集内包含3类共150条记录，每类各50各数据，每条记录都有以下4各特征：sepallength（花萼长度）、sepalwidth（花萼宽度）、petallength（花瓣长度）和petalwidth（花瓣宽度）。可以通过这4个特征预测鸢尾花属于下列三个品种中的哪一个：iris-setosa（山鸢尾）、iris-versicolour（杂色鸢尾）和iris-viginica（维吉尼亚鸢尾）。线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目首先是导入必要的模块线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目然后是获取数据集，可以直接从sklearn库中读取小样本鸢尾花数据集接着是展示数据，先展示鸢尾花数据集总体参数和样例线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目再绘图展示鸢尾花数据分布线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目进行数据基本处理工作，对数据进行分割，生成训练集和测试集进行特征工程，实例化一个转换器，并调用fit_transform方法模型训练阶段，先实例化一个估计器，然后进行训练线下课中演练前情回顾任务驱动演示讲解巩固小结巩固小结典型工作环节2开发人工智能项目最后进行模型评估，包括输出预测值和输出准确