初中信息科技人工智能课程案例集 课件 5 声音分类-北京雨燕

几乎不落地的“飞行员”

“没有脚的鸟”旅游达人：每年安排一场三万多公里的旅行

福娃“妮妮”猜猜它是谁？北京雨燕猜猜它是谁？几乎不落地的“飞行员”

旅游达人：每年安排一场三万多公里的旅行

这个以北京命名的燕子，为什么喜欢在北京生活？生理结构特点北京的地方特色这个以北京命名的燕子，为什么喜欢在北京生活？生理结构特点北京的地方特色北京的城楼、庙宇、古塔等建筑所剩无几，原有巢址的消失，意味着长途跋涉、急需安顿的雨燕面临无处可去的境地。为北京雨燕建造人工巢穴人工巢箱并非给北京雨燕做窝，而是给它们提供了洞穴。在北京奥运会前夕,奥林匹克森林公园北园为北京雨燕设计了一座“雨燕塔”。雨燕塔高20米，横切面2平方米，排列了2240个巢穴。为北京雨燕建造人工巢穴人工巢箱并非给北京雨燕做窝，而是给它们提供了洞穴。问题：如果能先找到北京雨燕经常路过的地方，再去有针对性的建立人工巢穴，这样效果可能会更好？同时他也想知道北京雨燕塔里面每年是不是有少量北京雨燕居住？找到中轴线上的不落使者，为他建造一个温暖的家。怎么找到雨燕？怎样找到北京雨燕？人找？人工智能找？人实地找计算机传统方法找寻找北京雨燕——基于循环神经网络的声音分类任务活动一：请你听听这三种声音，判断是不是北京雨燕的叫声，把你的结果写在学案上。拥有分辨能力的“小燕”同学听的能力：实时检测现场声音记录能力：把识别结果进行记录想知道我是怎样分辨出北京雨燕的声音吗？一、准备数据雨燕声音98%其他声音2%二、创建模型、训练模型大量雨燕声音数据大量环境声音数据循环神经网络2创建声音分类模型1准备数据3测试结果【实践活动二】创建模型声音分类模型，对模型进行训练。【辅助材料】微课：一、模型训练数据集：data二、创建模型、训练模型【讨论活动】阅读材料后，小组讨论：请阅读材料“智能时代的三要素——数据、算法和算力”，猜一猜我们训练的模型判断结果能够非常准确吗？为什么？【实践活动三】：测试模型填写测试表

验证猜想【辅助材料】微课：二、模型的保存和测试三、测试模型模型测试表准备数据创建模型调用训练好的模型进行检测雨燕声音其他声音这是什么声音？测试模型训练模型机器学习的一般步骤：想一想生活中还有哪些可以利用声音分类解决问题的场景？作业：揭秘人工神经网络是怎样学习的雨燕声音98%其他声音2%机器是怎么区分北京雨燕声音和环境音的？大量雨燕声音数据大量环境声音数据人工神经网络黑盒子人工神经网络人工神经网络人的一个神经元细胞树突（输入）细胞核轴突外部刺激突触（输出）神经元之间互相连接（连接的强度和状态会随着经历和刺激而变化）人工神经网络人工神经网络的一个神经元激活函数输出输入参数VS人的神经网络神经网络是怎么学习的？wb神经元输出为Wx+bx输入层隐藏层输出层嘶嘶…01不重要重要0.5选班长权重候选人小李得票数候选人小张得票数成绩好年级前50，计票数10。年级前100，计票数5。乐于帮助同学同学投票分数15同学投票分数25长得好看同学投票26同学投票14纪律好，是全班表率同学投票17同学投票23小组活动：设计选班长权重小组活动【设计权重】：小李和小张是班长的候选人，通过班级投票方式从四个方面进行评价，如果你认为作为班长成绩好最重要，你就把成绩好的权重设置的高一些，请你和你的小组同学设计班长选举的权重。（所有权重相加等于1）01不重要重要0.5选班长权重候选人小李候选人小张成绩好年级前50，计票数10。年级前100，计票数5。乐于帮助同学同学投票分数15同学投票分数25长得好看同学投票26同学投票14纪律好，是全班表率同学投票17同学投票23总得票数6867从选班长看什么是权重01不重要重要0.5选班长权重候选人小李候选人小张成绩好0.2年级前50，计票数10。年级前100，计票数5。乐于帮助同学0.4同学投票分数15同学投票分数25长得好看0.1同学投票26同学投票14纪律好，是全班表率0.3同学投票17同学投票23从选班长看什么是权重小李核算票数=0.2*10+0.4*15+0.1*26+0.3*17=15.7小张核算票数=0.2*5+0.4*25+0.1*14+0.3*23=19.3权重和决策结果是什么关系？论权重的重要性！1、权重的值可以影响决策的结果！2、决策结果相同时，可能对应的权重不同。全连接神经网络wbxf(x)=sign(w∗x+b)全连接神经网络wbxf(x)=sign(w∗x+b)嘶嘶…雨燕20%反向传播全连接神经网络wbx嘶嘶…f(x)=sign(w∗x+b)雨燕90%反向传播神经网络是怎样学习的？再看大语言模型GPT-3有1750亿个参数。Meta刚刚发布了一个新语言模型叫LLaMA，有650亿个参数。Google在2022年4月推出一个语言模型叫PaLM，有5400亿个参数;之前Google还出过有1.6万亿个参数的语言模型。据OpenAI的CEO山姆·阿尔特曼(SamAltman)说，GPT4的参数并不会比GPT-3多很多;但大家猜测，GPT-5的参数将会是GPT3的100倍。ChatGPT，仅仅是训练一次，就要消耗90多万度电。相当于1200个中国人，一年的生活用电量。训练它可不是一次就够，需要很多次。而现在，它仅仅是维持日常运转，每天的电费大概就要5万美元。再看大语言模型再看大语言模型-考试能力GPT-4参加人类主流考试的水平：它在美国律师执照统考(BAR)上的得分超过了90%的考生;它在美国生物奥林匹克竞赛的得分超过了99%的考生;它在GRE语文上取得了接近满分。他能理解我们科大讯飞星火大语言模型百度文心一言循环神经网络与“小燕同学”序列信息数据1数据2数据3数据4序列就是数据之间的前后关系人工神经网络—循环神经网络苹果葡萄人工神经网络—循环神经网络吃吃我吃苹果苹果吃我循环神经网络wbx嘶嘶…T时刻的网络状态小燕同学cankao小燕同学听的能力：实时检测现场声音记录能力：把识别结果进行记录请你用自然语言描述要做的事情听的能力：实时检测现场声音辨别能力：调用模型进行声音分类记录能力：把识别结果进行记录听的能力：实时检测现场声音记录能力：把识别结果进行记录A录制3秒声音C调用声音模型检测B检测结果存储到文本中流程图数据传递辨别能力：调用模型进行声音分类开始打开麦克风是否强制结束？结束E实时声音数据D模型检测结果YN①②③④⑤请从右侧选项中选出正确的结果填在流程图内听的能力：实时检测现场声音记录能力：把识别结果进行记录A录制3秒声音C调用声音模型检测B检测结果存储到文本中流程图数据传递E实