《人工智能导论》全套教案

第三章机器学习课题名称：机器学习学习过程：课程名称人工智能导论教学内容机器学习学时6课时翻转课时第1、3、5、6课时教学环境多媒体教室教学方法情境教学法、任务驱动法、讲练结合法、小组讨论教学法一、学习内容分析机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。它从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策。它和普通程序的一个显著区别是需要样本数据，是一种数据驱动的方法。传统的机器工作的模式是程序员向机器输入一连串指令（也可以理解为代码），然后机器按照这些指令一步一步的执行下去，程序的执行结果往往是可以预料的。这种逻辑在机器学习里面是行不通的，机器学习的过程是指向机器（实质是机器学习算法）输入数据，然后机器根据数据返还结果，这些结果是机器通过数据自我学习得到的，学习的过程通过算法完成。二、教学目标知识目标能力目标了解机器学习的概念、发展、范围掌握机器学习的常用方法理解机器学习的挑战1、能够联系实际生活，列举出机器学习的应用。2、能够使用简单的机器学习方法分析生活中的问题。三、教学重点机器学习的概念机器学习的机器学习的挑战四、教学难点机器学习的方法机器学习的挑战五、课前任务设计思考：第一、二节课:阅读案例人工智能之机器学习（1）自学成才——AlphaGo（2）汽车自动驾驶系统——Apollo（3）推荐系统——Amazon（4）金融风控系统——京东金融风控2、查阅一个关于机器学习在医疗领域中的应用实例。3、查阅国内开放的机器学习开放平台，并注册查阅相应的应用案例数据。第五、六节课：1、查阅相关资料，找出对机器学习发展有重要贡献的人物，并简要说明他们的研究成果。2、查阅资料，了解图灵及其生平，并找出最近5届图灵奖获得者以及他们获奖的研究方向。3、延伸阅读：“从醒到睡”——生活中无处不在的机器学习。4、机器学习未来将如何影响我们的生活，又有哪些隐患呢？六、授课过程一、二节案例引入（1）自学成才——AlphaGo（2）汽车自动驾驶系统——Apollo（3）推荐系统——Amazon（4）金融风控系统——京东金融风控知识归纳机器学习：机器学习是用计算机程序模拟人的学习能力，从实际例子中学习得到知识和经验，不断改善性能，实现自我完善。机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。它从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策。它和普通程序的一个显著区别是需要样本数据，是一种数据驱动的方法。机器学习定义机器学习和人类学习的比较机器学习发展：机器学习属于人工智能中一个较为年轻的分支，可以大致分为以下三个发展历程：第一阶段：萌芽阶段第二阶段：发展阶段第三阶段：繁荣阶段机器学习范围：机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。机器学习与相关学科任务实施1、介绍AlphaGo大战李世石的案例，播放百度Apollo无人驾驶车辆驶过港珠澳大桥的视频、特斯拉无人驾驶宣传视频、新中国成立70周年阅兵无人机梯队视频，在亚马逊网站浏览一件商品查看其推荐的相关商品。通过这些案例介绍让学生相互讨论，对机器学习有一个初步的认识和接触。然后让学生查阅思考：（1）、查询机器学习在医疗领域中的应用。（2）、查阅国家在人工智能领域的政策和方向（提示：百度无人驾驶技术、阿里巴巴城市大脑、腾讯智能医疗、科大讯飞语音识别）。最后教师总结，给出机器学习的定义，并介绍机器学期和人类学习的比较。2、介绍机器学习的发展历程，并给出每一个阶段的代表技术和事件。要求学生查阅资料，找到对机器学习发展有共享的人物和代表事件。并说明其中有一段事件机器学习停滞不前的原因。最后教师使用时间轴方式总结机器学习的发展历程。3、让学生分别找出机器学习在模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、统计学习、数据挖掘等领域中的应用。以此来介绍机器学习的范围与其他学科的联系。（