人工智能技术及应用 第2版 教案5.3 人工智能思维之术

《人工智能思维之“术”》第1课时教案课程名称人工智能技术及应用课题人工智能思维之术班级：授课时间2025.3.1授课时数1课时地点：教材分析内容分析本节课主要介绍人工智能思维的“术”层面，包括方法论的重要性、数据到决策的转化、特征工程、机器学习、模型评估、业务优化和模型监控。通过详细的案例分析，使学生理解AI思维的“术”层面的基本概念和应用，掌握数据到决策的转化过程，了解特征工程、机器学习、模型评估、业务优化和模型监控的具体步骤和方法。同时，通过实践操作，让学生亲身体验AI思维在实际问题中的应用，为后续深入学习打下基础。学情分析学生对人工智能有一定的基础，但对AI思维的具体技术细节和应用场景了解较少。学生普遍对新技术充满好奇，喜欢动手实践。因此，本节课将采用讲授与实践相结合的方式，通过丰富的案例和实际操作，激发学生的学习兴趣，增强他们的理解和应用能力。课时教学目标知识目标1.了解方法论在AI思维中的重要性。

2.掌握数据到决策的转化过程。

3.理解特征工程的基本概念和步骤。

4.掌握机器学习模型的建立与评估方法。

5.了解业务优化和模型监控的具体步骤和方法。能力目标1.能够分析和理解方法论在AI思维中的应用。

2.能够进行数据到决策的转化过程。

3.能够进行特征工程的操作。

4.能够建立和评估机器学习模型。

5.能够进行业务优化和模型监控。素质目标1.培养学生的创新意识和实践能力。

2.增强学生的团队合作意识和沟通能力。思政目标1.培养学生的科学精神和严谨态度。

2.增强学生的社会责任感和使命感。教学重点、难点教学重点1.方法论在AI思维中的重要性。

2.数据到决策的转化过程。

3.特征工程的基本概念和步骤。

4.机器学习模型的建立与评估方法。

5.业务优化和模型监控的具体步骤和方法。教学难点1.如何通过具体案例理解数据到决策的转化过程。

2.如何引导学生进行特征工程和机器学习模型的建立与评估。教学策略设计思路1.采用讲授法和案例分析法，详细介绍方法论在AI思维中的重要性、数据到决策的转化过程、特征工程、机器学习、模型评估、业务优化和模型监控。

2.通过小组合作和实践操作，增强学生的理解和应用能力。

3.利用多媒体教学手段，展示AI思维的实际操作过程，提高教学效果。

4.设计互动环节，鼓励学生提问和讨论，激发他们的学习兴趣。

5.通过即时评价反馈，调整教学策略，确保教学目标的达成。

6.引导学生进行自主学习，通过课前预习和课后复习，巩固所学知识。教学过程设计教学环节教师活动学生活动设计意图教学与信息化手段课前预习任务1.发布预习资料，包括方法论在AI思维中的重要性、数据到决策的转化过程、特征工程、机器学习、模型评估、业务优化和模型监控。

2.要求学生阅读相关文献，了解AI思维的基本原理。

3.提供一些简单的案例，引导学生思考AI思维的应用场景。

4.设计预习问题，检查学生的预习情况。

5.通过在线平台发布预习任务，方便学生查阅。

6.提供预习资料的下载链接，确保每个学生都能获取。1.阅读预习资料，了解方法论在AI思维中的重要性、数据到决策的转化过程、特征工程、机器学习、模型评估、业务优化和模型监控。

2.思考预习问题，记录自己的想法。

3.准备好上课所需的笔记本和笔。

4.通过在线平台查看预习任务，确保理解预习内容。

5.下载预习资料，做好笔记。

6.准备好课前的疑问，准备提问。通过预习任务，激发学生的学习兴趣，为课堂教学做好准备。在线平台、预习资料下载链接课中导入新课1.通过引入当前热门的人工智能话题，激发学生的兴趣。

2.介绍本节课的学习目标和主要内容，强调AI思维的重要性和应用前景。

3.通过提问和讨论，了解学生的预习情况。

4.引导学生分享自己的预习心得。

5.激发学生的好奇心，引导他们思考AI思维在实际任务中的应用。

6.通过实际案例，展示AI思维的强大功能。1.听取老师的导入，积极参与讨论。

2.回答老师的提问，分享自己的预习心得。

3.记录本节课的学习目标和主要内容。

4.思考AI思维在实际任务中的应用。

5.积极参与课堂讨论。

6.准备好自己的疑问，准备提问。通过导入新课，激发学生的学习兴趣，为后续学习做好铺垫。多媒体投影、PPT课件方法论的重要性1.详细介绍方法论在AI思维中的重要性，包括方法论的定义、方法论在AI中的应用、方法论对成功落地的影响。

2.通过图表和示例，帮助学生理解方法论的具体含义。

3.解释方法论在实际应用中的重要性。

4.通过实际案例，展示方法论的应用效果。

5.回答学生在理解方法论时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对方法论的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解方法论在AI思维中的重要性。

2.观看图表和示例，加深对方法论具体含义的理解。

3.记录方法论在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解方法论的应用效果。

5.提出自己在理解方法论时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解方法论，帮助学生建立对AI思维的初步认识。多媒体投影、PPT课件、图表和示例数据到决策的转化1.详细介绍数据到决策的转化过程，包括数据作为AI的基石、数据驱动的决策支持、数据转化为价值。

2.通过实际案例，展示数据到决策的转化效果。

3.解释数据在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解数据到决策的转化过程。

5.回答学生在理解数据到决策的转化时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对数据到决策的转化的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解数据到决策的转化过程。

2.观看实际案例，加深对数据到决策的转化效果的理解。

3.记录数据在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解数据到决策的转化效果。

5.提出自己在理解数据到决策的转化时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解数据到决策的转化，帮助学生理解AI思维在实际应用中的关键步骤。多媒体投影、PPT课件、实际案例特征工程1.详细介绍特征工程的基本概念和步骤，包括数据整合与处理、特征工程的作用、特征数据的生成。

2.通过实际案例，展示特征工程的应用效果。

3.解释特征工程在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解特征工程的具体含义。

5.回答学生在理解特征工程时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对特征工程的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解特征工程的基本概念和步骤。

2.观看实际案例，加深对特征工程应用效果的理解。

3.记录特征工程在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解特征工程的应用效果。

5.提出自己在理解特征工程时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解特征工程，帮助学生掌握数据处理的关键步骤。多媒体投影、PPT课件、图表和示例机器学习1.详细介绍机器学习模型的建立与评估方法，包括模型建立过程、模型的选择与训练、模型评估与业务优化。

2.通过实际案例，展示机器学习模型的应用效果。

3.解释机器学习在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解机器学习的具体含义。

5.回答学生在理解机器学习时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对机器学习的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解机器学习模型的建立与评估方法。

2.观看实际案例，加深对机器学习模型应用效果的理解。

3.记录机器学习在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解机器学习模型的应用效果。

5.提出自己在理解机器学习时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解机器学习，帮助学生掌握模型建立和评估的方法。多媒体投影、PPT课件、图表和示例模型评估1.详细介绍模型评估的方法，包括验证模型有效性、避免模型误差、提升模型可靠性、避免企业损失。

2.通过实际案例，展示模型评估的应用效果。

3.解释模型评估在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解模型评估的具体含义。

5.回答学生在理解模型评估时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对模型评估的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解模型评估的方法。

2.观看实际案例，加深对模型评估应用效果的理解。

3.记录模型评估在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解模型评估的应用效果。

5.提出自己在理解模型评估时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解模型评估，帮助学生掌握模型验证和优化的方法。多媒体投影、PPT课件、图表和示例业务优化1.详细介绍业务优化的方法，包括业务优化过程、人工智能推荐系统、创造经济价值。

2.通过实际案例，展示业务优化的应用效果。

3.解释业务优化在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解业务优化的具体含义。

5.回答学生在理解业务优化时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对业务优化的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解业务优化的方法。

2.观看实际案例，加深对业务优化应用效果的理解。

3.记录业务优化在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解业务优化的应用效果。

5.提出自己在理解业务优化时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解业务优化，帮助学生掌握将预测结果转化为具体业务决策的方法。多媒体投影、PPT课件、图表和示例模型监控1.详细介绍模型监控的方法，包括监控模型效果、质量报告的生成、及时报警与排查。

2.通过实际案例，展示模型监控的应用效果。

3.解释模型监控在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解模型监控的具体含义。

5.回答学生在理解模型监控时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对模型监控的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解模型监控的方法。

2.观看实际案例，加深对模型监控应用效果的理解。

3.记录模型监控在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解模型监控的应用效果。

5.提出自己在理解模型监控时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解模型监控，帮助学生掌握模型持续有效运行的方法。多媒体投影、PPT课件、图表和示例实践操作1.演示如何应用AI思维解决实际问题，引导学生进行实际操作。

2.提供操作指南，指导学生进行实际操作。

3.巡视教室，提供个别指导和支持。

4.观察学生的操作过程，及时给予反馈。

5.解答学生在操作过程中遇到的问题。

6.引导学生记录操作过程中的问题和解决方法。

7.通过小组讨论，分享操作经验和问题解决方法。

8.通过互动环节，检验学生的操作能力。1.跟随老师的演示，尝试在自己的电脑上进行实际操作。

2.记录操作过程中遇到的问题，准备提问。

3.互相帮助，分享操作经验。

4.在老师讲解时做笔记，记录关键步骤。

5.参与讨论，发表对操作步骤的理解。

6.通过小组讨论，分享操作经验和问题解决方法。

7.通过互动环节，检验自己的操作能力。

8.准备好自己的疑问，准备提问。通过实践操作，帮助学生掌握AI思维的基本操作技巧。多媒体投影、PPT课件、操作指南总结与反馈1.汇总学生反馈的问题，进行集体解答。

2.对常见问题进行分类，讲解解决方法。

3.强调本课时的重点和难点，帮助学生梳理知识。

4.鼓励学生提问，主动参与讨论。

5.分析学生在实践中表现出的优缺点。

6.提供后续学习的建议和资源链接。

7.针对不同水平的学生，提出个性化的学习建议。

8.预告下节课的内容，引发学生的学习兴趣。1.分享自己的操作体验和遇到的问题。

2.参与问题讨论，巩固学习成果。

3.针对教师的总结，进行自我反思。

4.提出对下一节课的期待与问题。通过总结与反馈，帮助学生巩固所学知识，激发他们的学习兴趣。多媒体投影、PPT课件、资源链接课后作业布置1.完成课后练习题，巩固所学知识。

2.撰写一篇关于AI思维在某一具体应用领域的研究报告，要求结合实际案例进行分析。

3.尝试应用AI思维解决一个实际问题，并记录操作过程。

4.阅读相关文献，了解AI思维在其他领域的应用。

5.准备下节课的预习任务，提前了解相关内容。

6.通过在线平台提交作业，方便教师批改和反馈。1.认真完成课后练习题，巩固所学知识。

2.撰写研究报告，结合实际案例进行分析。

3.尝试应用AI思维解决一个实际问题，并记录操作过程。

4.阅读相关文献，了解AI思维在其他领域的应用。

5.准备下节课的预习任务，提前了解相关内容。

6.通过在线平台提交作业，确保按时完成。通过课后作业，巩固所学知识，提高学生的实践能力和综合素质。在线平台、相关文献资料板书设计1.导入新课

2.方法论的重要性

3.数据到决策的转化

4.特征工程

5.机器学习

6.模型评估

7.业务优化

8.模型监控

9.实践操作

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