《人工智能通识基础》全套教案 刘歆宁 第1-8章 人工智能概述-人工智能伦理

教案第1次课2学时课题人工智能概述教学目的与要求1.知识目标：让学生了解人工智能的基本概念、发展历程和现状。2.能力目标：帮助学生理解人工智能在日常生活中的应用及其对社会的影响。3.素养目标：激发学生对人工智能的兴趣和好奇心；了解老一辈科学家为我国计算机事业的奉献和功绩，培养爱国情怀。重点难点重点：理解人工智能的概念，了解人工智能的应用领域。难点：课前复习教学进程安排一、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：人工智能的定义（15分钟）引入：播放一段关于人工智能的短视频，引起学生兴趣。提问：你们对人工智能有什么了解？生活中经历或使用过那些人工智能技术？讲解人工智能基本概念和发展历程，以及人们对人工智能的误解。AI就是编程？AI就是机器人？阶段目标2：人工智能的起源和发展历程（30分钟）图灵的主要贡献：图灵机、利用计算机模拟人类智能的思想、图灵测试。达特茅斯会议。人工智能发展的三个阶段以及代表成果。我国AI发展现状。阶段目标3：人工智能的应用领域（30分钟）介绍人工智能典型应用案例：自动驾驶：自动驾驶汽车、无人机等。智能医疗：辅助诊断、药物研发等。智能安防：人脸比对、车牌识别、识别异常行为进行预警等。智能家居：智能音箱、智能家电等。智能制造：高精度工业机器人代替人类重复性劳动、根据大数据预测设备故障等。农业智能化：通过传感器和无人机监测土壤湿度、温度和作物生长情况，实现精准灌溉和施肥，减少资源浪费等。教育个性化：根据每个学生的兴趣、能力和进度等，提供定制化的教学方案和资源，以满足其独特的学习需求。打破了传统“一刀切”的教育模式，让每位学生都能在适合自己的环境中最大化地发挥潜能，从而提高学习效率。举例：网易有道学习平板系统。能源与环保的智能化管理：智能电网通过实时监控和数据分析，优化电力分配，减少能源损耗；利用传感器和数据分析技术，实时监测环境质量，发出污染预警等。其它领域：金融服务、娱乐、游戏等。 阶段目标4：概述人工智能对社会的影响（5分钟）正面影响：在经济与产业领域提高生产效率，如机器人可24小时高效作业；在教育与文化领域改善生活质量，推动社会进步。负面影响：就业问题，以及算法歧视、隐私泄露等伦理法律领域挑战等。阶段目标5：人工智能的未来（5分钟）技术挑战：算法透明度与可解释性。伦理挑战：公平性与隐私保护。全球合作：标准制定与协同治理。【课堂总结】回顾本次课的主要内容(结合板书回顾总结)，布置作业要求（5分钟）(备注：可适当引入我国超算发展概况，介绍老一辈科学家夏培肃故事--思政教育)课后学习任务布置1.查找并整理一个关于人工智能的最新应用案例，包括案例描述、应用领域、技术特点、社会影响等。2.预习下次课程内容。教案第2次课2学时课题机器学习教学目的与要求1．知识目标：了解机器学习的定义、基本组成（数据、模型、算法）、主流学习方式、实际应用及项目实施流程。2.能力目标：培养学生分析现实问题并尝试用机器学习方法解决的能力。3.素养目标：激发学生对人工智能和数据科学的兴趣，提升其逻辑思维与实践创新意识。重点难点重点：机器学习的基本原理和构成要素；常见学习方式（监督、无监督、强化学习等）及应用案例；项目实施流程（从问题定义到模型部署）。难点：理解“模型”“算法”“特征”“训练”“泛化”等抽象概念；掌握不同学习方法的适用场景与区别。课前复习1.学生应回顾人工智能的定义及发展；2.简要查阅现实中AI的应用案例。教学进程安排一、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：机器学习基本概念引入（10分钟）情境导入：展示导航软件如何从“最短路线”发展为“智能规划”，引发学生对机器学习的兴趣。提问引导：你是否注意到某个App越来越“懂你”？这背后的技术是什么？知识讲解：机器学习是让计算机“从数据中学习规律”的技术，不再依赖明确指令，而是通过模型、算法来预测或判断。阶段目标2：机器学习三大要素与学习过程（25分钟）三大要素介绍（数据、模型、算法）数据是素材、模型是大脑、算法是学习策略；举例说明，如垃圾邮件分类、房价预测等。学习流程介绍：特征工程、模型训练、超参数调优、正则化防过拟合、泛化能力的检验；比喻与类比讲解（学生做题、AI学骑车等），增强理解。阶段目标3：机器学习主要分支（20分钟）监督学习：标注数据学习规律，如信用卡欺诈检测；无监督学习：发现数据结构，如用户聚类分析；强化学习：基于奖励机制决策，如智能游戏代理；半监督与自监督学习：标签稀缺时的策略。教学设计：分组讨论“AI宠物需要学哪些技能”，结合五大学习方式设计对应方法，提升学生参与度与实际思维。阶段目标4：项目实施流程理解（25分钟）结合“预测食堂排队高峰”的真实案例，引导学生了解“机器学习七步法”：定义问题收集与处理数据选择算法构建模型训练模型评估模型部署与优化启发学生从生活出发，思考可以通过机器学习优化的问题场景。阶段目标5：思政引导（5分钟）强调我国在AI和超算领域的突破；介绍人工智能领域的杰出科学家及其贡献；引导学生将兴趣转化为报国动力。【课堂总结】回顾“什么是机器学习”“机器如何学习”“学习方式有哪些”“如何实施项目”等核心问题；引导学生思考课外可以挖掘的问题案例。课后学习任务布置查找一个现实生活中使用机器学习技术的最新案例，并撰写简要说明（包括领域、实现方式、影响等）。预习深度学习基础知识。教案第3次课2学时课题神经网络与深度学习教学目的与要求1.知识目标：了解人工神经网络的起源、基本结构（输入层、隐藏层、输出层）、深度学习的诞生及主流技术分支（如CNN、RNN、GAN等），理解深度学习的优势及应用案例。2.能力目标：帮助学生理解神经网络如何模拟人脑进行信息处理，掌握深度学习主要技术的应用场景与基本原理。3.素养目标：激发学生对人工智能核心技术的学习兴趣，培养对科技前沿的探索精神和创新思维。重点难点重点神经网络的基本结构与工作原理深度学习的概念、优势及技术分支（CNN、RNN、GAN等）难点理解深度学习中“多层结构”带来的抽象特征提取能力不同网络结构（如卷积、循环、生成对抗）的应用及区别课前复习回顾机器学习基本概念与典型算法简要了解人工神经网络的起源背景教学进程安排【课堂教学】阶段目标1：引入神经网络（10分钟）类比导入：介绍人脑神经网络（信息高速公路）如何传递与处理信息提问：我们大脑如何认识“这是只猫”？引出主题：科学家受人脑启发设计的人工神经网络阶段目标2：理解人工神经网络基本结构（20分钟）基本构成：输入层、隐藏层、输出层信息流动：输入特征→加权求和与激活→输出分类或预测结果案例分析：水果识别器如何学会区分苹果和香蕉阶段目标3：深度学习的出现与优势（20分钟）深度神经网络定义：多层隐藏层结构为什么需要深度学习：解决特征设计困难、高维数据处理问题三大推手：大数据、计算能力（如GPU）、算法进步（Dropout、Adam等）案例分析：智能垃圾分类系统如何通过深度学习自动识别垃圾类别阶段目标4：深度学习的主要技术分支（30分钟）卷积神经网络（CNN）：看图识物（如人脸识别、医学影像）循环神经网络（RNN）：处理时间序列（如语音助手、股价预测）生成对抗网络（GAN）：以假乱真（如AI换脸、图像修复）自编码器（Autoencoder）：自动压缩与重构信息（如图像降噪）Transformer：基于注意力机制处理长序列（如机器翻译、ChatGPT）图神经网络（GNN）：处理复杂关系（如社交推荐、分子分析）深度强化学习（DRL）：边做边学（如自动驾驶、AlphaGo）小组讨论：哪一种技术让你印象最深？你认为它还能做哪些事情？阶段目标5：思政引导（5分钟）强调我国在深度学习应用（如AI医疗、超算）取得的重大进展介绍我国科学家在AI领域的代表性贡献引导学生树立科技报国的志向【课堂总结】回顾关键词：神经网络、深度学习、卷积、循环、生成对抗、Transformer引导学生总结“深度学习为何如此强大”，为后续课程埋下思考伏笔课后学习任务布置查找一个基于深度学习的实际应用案例（例如AI换脸、智能翻译等），分析其应用场景与背后技术。教案第4次课2学时课题计算机视觉教学目的与要求1.知识目标：握计算机视觉的基本概念、发展历程及核心任务（图像识别、目标检测、图像分割等）。理解数字图像的表示方法（灰度、RGB、二值图像）及常见预处理技术（直方图均衡化、噪声去除）。2.能力目标：通过实践项目（如车牌识别、图像分割）培养解决实际视觉问题的能力。3.素养目标：激发对计算机视觉技术的兴趣，培养跨学科创新思维（如医学影像分析、自动驾驶）。提升团队协作能力（如数据集标注、项目分工）与科学严谨性。重点难点重点：计算机视觉核心任务（识别、检测、分割）的技术原理。图像预处理技术（直方图均衡化、中值滤波）的实际操作。难点：将视觉技术（如目标测量、场景文字识别）应用于复杂场景（如自动驾驶、医疗诊断）。课前复习回顾第三章机器学习基础（监督学习、神经网络）。预习数字图像基础（像素、分辨率、RGB模型）。教学进程安排一、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：计算机视觉概述（10分钟）定义与目标：通过“智能烹饪助手”案例引出计算机视觉的定义（让机器“看”懂世界）。发展历程：从Roberts的“积木世界”到AlexNet的突破，强调深度学习的关键作用。应用领域：展示医疗影像、自动驾驶、工业检测等实际案例。阶段目标2：数字图像与预处理技术（30分钟）数字图像表示：对比灰度、RGB、二值图像（结合图4.1-4.4）。预处理技术：直方图均衡化（对比度增强，图4.9）。中值滤波（去除椒盐噪声，图4.15）。工具演示：使用ImgOnline在线工具实时处理图像（学生可跟随操作）。阶段目标3：实践操作（45分钟）实践任务一：图像去噪与增强（15分钟）目标：使用PixFix工具去除图像高斯噪声并增强对比度。步骤：上传含噪声的图像（如椒盐噪声图4.13）。应用中值滤波和直方图均衡化。对比处理前后效果，分析参数影响。实践任务二：校园车牌识别（15分钟）目标：利用百度AI开放平台识别校园车辆车牌。步骤：拍摄校园车辆照片（不同角度、光照）。调用百度OCRAPI识别车牌文字。验证识别准确率，讨论影响因素（如遮挡、模糊）。【课堂总结】（5分钟）知识回顾：计算机视觉流程（图像采集→预处理→任务处理→应用）。实践成果展示：邀请部分学生展示实践操作的成果，分享在信息提取和情感分析过程中的收获和体会。总结提升：教师对学生的实践成果进行点评，总结自然语言处理技术在实际应用中的价值和意义，鼓励学生在课后继续探索和学习。课后学习任务布置基础任务：使用OpenCV实现简单的图像灰度化与边缘检测（提供示例代码）。提交预处理前后图像对比报告。进阶挑战：设计一个“校园植物识别”系统（结合百度AI植物识别API），需包含：数据集采集（拍摄10种校园植物）。批量识别与结果分析（准确率、误识别原因）。提交项目报告（含流程图、代码片段、改进建议）。教案第5次课2学时课题自然语言处理教学目的与要求1.知识目标：了解自然语言处理（NLP）的基本概念、发展历程及主要应用领域。掌握自然语言处理的四大核心分析环节。熟悉自然语言处理的应用场景以及几种常见的自然语言处理模型。2.能力目标：学生理解自然语言处理的关键技术和原理，能够运用所学知识解决实际问题，如文本信息提取、情感分析等。3.素养目标：激发学生对自然语言处理技术的兴趣和探索欲望，培养其创新精神和实践能力。培养学生严谨的科学态度和良好的学习习惯，提高其信息素养和数字素养。重点难点重点：自然语言处理的核心分析环节及其应用。常见自然语言处理模型的原理和特点。难点：如何将自然语言处理技术应用于实际问题的解决。课前复习复习计算机视觉相关内容教学进程安排一、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：自然语言处理概述（10分钟）定义与目标：讲解自然语言处理的定义，强调其多学科交叉的特点和让计算机理解人类语言的目标。发展历程：简要介绍自然语言处理的发展历程，从基于规则的方法到统计方法，再到深度学习时代的变革，让学生了解技术的发展脉络。应用领域：列举自然语言处理在教育、医疗、金融、娱乐等领域的广泛应用，通过具体实例让学生感受其重要性。阶段目标2：自然语言处理的核心分析环节（20分钟）词法分析：解释词法分析的任务，包括标记化、词性标注和命名实体识别。通过实例演示如何进行词法分析，如对“新时代，我们要有新作为”进行分词和词性标注。句法分析：介绍句法分析的两种主要方法——依存句法分析和成分句法分析。结合图示讲解依存关系和成分结构树的构建，如分析句子“长白山蕴藏着丰富的动植物资源”的句法结构。语义分析：阐述语义分析的目标，包括语义依存分析、语义角色标注、指代消解等。通过具体文本示例，展示如何进行语义分析，如分析句子“小明在图书馆里认真地读了一本关于人工智能的书籍”的语义依存关系。篇章分析：说明篇章分析的内容，如关联分析、引用关系、中心语识别等。以一段短文为例，讲解如何进行篇章分析，让学生理解文本的连贯性和逻辑关系。阶段目标3：自然语言处理的应用（15分钟）机器翻译：介绍机器翻译的概念和方法。聊天机器人：介绍聊天机器人的概念，有哪些类型以及工作原理。情感分析：介绍情感分析的概念，作用以及任务分类。语音识别：介绍语音识别的概念和步骤。文本纠错：介绍文本纠错的种类。阶段目标4：自然语言处理模型（10分钟）ELMo：简要介绍ELMo的特点，强调其上下文化词向量表示方法对处理一词多义问题的优势。BERT：讲解BERT的核心思想，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，说明其在多种自然语言处理任务中的广泛应用。GPT：介绍GPT的结构特点和预训练-微调的训练策略，展示其在文本生成方面的强大能力。BART：说明BART结合了双向编码器和自回归解码器的特点，适用于文本生成和机器翻译任务。阶段目标5：实践操作（30分钟）实践任务一：新闻文章信息提取（15分钟）任务目标：使用HanLP工具包，从一篇新闻文章中提取关键信息，如时间、地点、人名和事件概述。操作步骤：准备阶段：教师提供一篇新闻文章，学生确认能够访问并使用HanLP工具。文本处理：学生将新闻文章输入HanLP进行分词、词性标注和命名实体识别，观察结果。信息提取：根据标注结果，学生手动提取文章中的关键信息，记录在表格中。结果展示与验证：学生展示提取结果，教师邀请其他学生进行验证，确保信息的准确性和完整性。教师指导：在学生操作过程中，教师巡视指导，解答学生遇到的问题，强调信息提取的准确性和完整性。实践任务二：家乡话语音识别挑战（15分钟）任务目标：设计一个方言语音识别项目，通过使用语音识别工具对家乡方言进行录音和识别，达到提升对语音识别技术在方言处理中的挑战和应用的理解，同时增强对方言文化价值的认识。操作步骤：内容准备：选择自己的家乡话，并准备一段具有代表性的文字内容用于录音。音频降噪：使用语音降噪工具（如VoCut），去除录音中嘈杂的环境音。语音识别：将处理好的语音，使用语音识别工具（如通义听悟）进行语音识别。对比探索：记录下识别结果，并与原文本进行对比。探索语音识别技术在识别非标准或地区性方言（家乡话）方面的准确性和适用性。【课堂总结】（5分钟）知识回顾：教师引导学生回顾本节课所学的自然语言处理的基本概念、核心分析环节、常见模型以及实践操作内容，强调重点和难点。实践成果展示：邀请部分学生展示实践操作的成果，分享在信息提取和情感分析过程中的收获和体会。总结提升：教师对学生的实践成果进行点评，总结自然语言处理技术在实际应用中的价值和意义，鼓励学生在课后继续探索和学习。课后学习任务布置学生选择一个感兴趣的自然语言处理应用领域（如机器翻译、聊天机器人、文本纠错等），设计一个简单的实践项目，包括项目目标、步骤、预期成果等内容，并在下节课上进行分享和讨论。2.预习课程内容。教案第6次课2学时课题大数据基础与应用教学目的与要求1.知识目标：让学生了理解大数据的基本概念，大数据处理的过程。2.能力目标：帮助学生掌握目前大数据技术的应用，掌握简单的数据可视化工具，并完成实践项目。3.素养目标：将思政元素融入课程，鼓励学生作为数字时代的公民，提高自我保护意识，学习相关的知识和技能，保护自己的数据安全。引导学生认识到在数字化时代，维护个人隐私和社会公共利益的重要性。强调每个人都是信息社会的参与者和建设者，我们的行为应当体现出对他人和社会的尊重和负责。重点难点重点：掌握大数据处理的流程，能够完成简单的数据可视化界面。难点：理解大数据处理的关键技术，了解目前大数据的应用场景。课前复习教学进程安排一、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：大数据的定义及发展历程（10分钟）引入：通过假设是一家大型超市的经理。每天要处理成千上万顾客的购物数据。这些数据包括顾客买了什么、什么时候买的、花了多少钱等等。这时候如何完成处理任务？提问：你们对大数据有什么了解？生活中经历或使用过那些大数据技术？讲解：大数据的定义和发展历程，以及大数据具体作用是什么？大数据与人工智能之间又有怎样的关系。阶段目标2：大数据的特性（25分钟）Volume（大量）：（5分钟）案例：中国交通银行信用卡中心实施了一个电子渠道实时反欺诈监控交易系统。该系统通过实时接收电子渠道交易数据，并整合银行内系统业务数据，以实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能。Velocity（高速）：（5分钟）案例：在加拿大多伦多的一家医院，大数据技术被应用于实时监测早产儿的健康状况。该医院每秒钟读取超过3000次数据，这些数据包括早产儿的体温、心率、血氧饱和度等关键生命体征。Variety（多样）：（5分钟）案例：ValenceHealth使用MapR公司的数据融合平台（ConvergedDataPlatform）来建立一个数据湖并作为公司主要的数据仓库。Valence每天从3000个数据输入源接收45种不同类型的数据，这些关键数据包括实验室测试结果、患者健康记录、处方、疫苗记录、药店优惠、账单和付款，以及医生和医院的账单。Veracity（真实）：（5分钟）案例：浙江移动将数据业务融合化，实现数据跨系统前后融通，业务数据化提升数据质量，以主数据治理为抓手，开展源端数据质量治理，解决跨系统共享数据的一致性问题，实现数据真正能用、好用、快用。Value（价值）：（5分钟）案例：沃尔玛早在1969年就开始使用计算机来跟踪存货，1974年将其分销中心与各家商场运用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统。1987年，沃尔玛完成了公司内部的卫星系统的安装，通过这些数据，沃尔玛能够分析顾客的购买行为，从而供应最佳的销售服务。阶段目标3：讲解大数据架构的定义与关键技术（5分钟）大数据架构的定义：（2分钟）大数据架构是是一个多层次的系统设计，是一种分布式并行架构，它将数据分散存储在多个服务器上，用于处理和分析海量数据，极大提高了数据处理速度。大数据架构的关键技术：（3分钟）数据采集技术框架：将分散在不同来源的海量数据汇集到一起。数据存储技术框架：将数据分片存储在多个节点上，确保可靠性和可用性。数据处理框架：对存储的数据进行处理和分析。数据分析技术框架：将处理后的数据转化为实际的应用结果。数据集成与转换技术：确保来自不同来源的数据兼容并以统一的方式构建。数据安全和隐私技术：实施访问控制、加密敏感数据并遵循法规遵从准则。阶段目标4：大数据的关键技术与处理流程（5分钟）大数据的关键技术通常包括Hadoop,Spark,NoSQL数据库等，并且涵盖了数据采集、存储、处理和分析的完整流程。数据采集：大数据采集技术涉及到从各种来源自动获取信息的过程，这些来源可能包括传感器、互联网、物联网设备等。数据类型广泛，可以是页面数据、交互数据、社交媒体数据等。数据存储：在存储方面，大数据生态系统中通常会使用分布式文件系统如Hadoop的HDFS（HadoopDistributedFileSystem）或NoSQL数据库来管理大规模数据集。这些技术能够高效地存储和处理PB级别的数据量。数据处理：处理大规模数据通常需要使用分布式计算框架，比如Hadoop和Spark。Hadoop基于MapReduce计算模型，适合进行批量数据处理。而Spark是基于内存的并行计算框架，适用于批处理和流处理等多种计算范式。数据分析：分析过程包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析，如机器学习和图计算等。这一步骤建立在强大的计算处理层之上，利用各种算法和模型对数据进行深入挖掘，以获得有价值的洞察。思政引入：讨论隐私问题，以及用户对数据共享和使用的担忧。鼓励学生作为数字时代的公民，提高自我保护意识，学习相关的知识和技能，保护自己的数据安全。引导学生认识到在数字化时代，维护个人隐私和社会公共利益的重要性。强调每个人都是信息社会的参与者和建设者，我们的行为应当体现出对他人和社会的尊重和负责。阶段目标5：数据可视化技术的讲解（5分钟）讲解数据可视化定义：（2分钟）数据可视化是将复杂的数据集转换成图形或图表的过程，它利用人类视觉系统对图形和颜色的敏感性，使得数据中的信息更容易被识别和记忆。介绍数据可视化工具：（3分钟）序号名称特点1图表秀提供免费的在线图表制作工具，支持自由布局与联动交互分析，操作简单。适合具体的业务可视化分析场景，如销售额分析、库存分析等。2Plotly交互性、多样图表类型、与多种工具兼容、外观美观、在线分享。适用于数据分析、业务展示、教育与培训。3D3.js灵活性与可定制性的极致，允许开发者从头开始构建图表。适用于复杂图表、高度定制化需求、交互性强的应用。4ChartCube图表类型丰富，颜色清爽，审美在线，支持拖拽制作图表 。适合需要多种图表类型和导出格式丰富的场景。5Flourish国外知名的免费可视化在线网站，模板多样，操作简单。适合需要大量模板选择和简单操作的场景。6PowerBI由微软研发。它通过连接数百个数据源进行数据清洗、数据建模、数据可视化，生成丰富的交互式可视化仪表盘报告，发布到Web和移动设备上。适用于销售分析、市场分析、财务分析、运营分析和客户关系管理等多种业务场景。7TableauTableau是一款强大的数据可视化工具，它允许用户快速连接、准备和分析数据。Tableau提供了丰富的可视化选项，包括地图、图表和图形等。适用于业务分析、市场研究、财务规划和人力资源管理等场景。阶段目标6：云计算的定义与技术（5分钟）讲解云计算的定义：云计算是一种基于互联网的计算服务模式，它允许用户通过网络访问和使用存储在远程服务器上的数据和应用程序。介绍云计算的部署方式：公有云、私有云、混合云和社区云。云计算的数据中心搭建：基础设施层就像大楼的地基和框架，它包括了数据中心里所有的硬件设备。平台层就像大楼的公共设施层，提供了一些基本的服务和管理工具。软件层则像是大楼的办公区域，这里运行着各种应用程序。应用层就像是大楼的顶部，直接面对用户，提供最终的服务和体验。阶段目标7：项目实战（30分钟）考核方式：通过课堂限时完成项目实战内容，并计入形成性成绩。考核内容：通过项目实战考核大数据技术、数据可视化技术、大模型技术等内容。实践：天气数据处理分析项目目标采集天气数据后进行处理分析得出结论。项目步骤数据采集通过大模型问答，采集近一个月的辽宁省的10个城市天气数据，包含温度、湿度、日出时间，日落时间，空气质量、紫外线指数、风力等级、气压等数据。数据存储将所有书籍保存在“天气数据”的文本文件中。数据处理对未采集的数据、错误的数据等进行剔除。特征选取选出5种你认为最能代表当天天气的特征数据。特征存储将这5种特征数据另存为一个新的文本文件中，命名为“特征数据”。数据可视化将5种特征数据利用图表秀工具进行可视化展示，使用5种不同的图表，自行排版，构成一个完整的可视化页面。数据分析通过可视化页面能够得出什么结论？大数据&大模型将这些结论发送给大模型，让其总结出一段文字，作为最终的分析结果。【课堂总结】回顾本次课的主要内容(结合板书回顾总结)，布置作业要求（5分钟）课后学习任务布置1.查找并整理一个关于生活中接触到的切实使用到大数据技术的生活案例，并进行总结，通过这个案例能够得出什么信息？如果使用大数据技术结合人工智能技术进行分析，会有什么特点？2.预习课程内容。教案第7次课2学时课题大语言模型基础及应用教学目的与要求1．知识目标掌握大语言模型的基本概念、架构原理，包括Transformer的工作机制、自注意力机制等关键知识点。了解多模态大语言模型如何融合不同模态的数据。熟悉大语言模型的发展历程、优势与挑战。2.能力目标能够运用提示词工程技巧，与大语言模型进行有效交互，获取所需结果。具备跨模态处理能力，实现文本与图像、视频等不同模态数据的相互转换与融合。可以分析和解决实际问题中应用大语言模型时遇到的困难。3.素养目标培养学生的创新思维，激发利用大语言模型探索新应用场景的灵感。增强团队合作精神，通过协作完成复杂项目，提高解决问题的效率和质量。重点难点重点Transformer架构的工作原理，如编码器、解码器的构成及多头自注意力机制的运作方式。大语言模型在不同应用领域的实践案例，包括对话系统、文本创作、图像与视频生成等。提示词工程的有效方法和技巧，以及如何根据不同场景进行灵活运用。难点理解大语言模型的训练过程，包括数据的准备、模型的优化等复杂环节。掌握多模态大语言模型中不同模态数据的融合机制和处理方法。如何在实际应用中充分发挥大语言模型的能力，解决复杂问题并创新应用场景。课前复习一、课前回顾回顾上节课内容，重点复习人工智能的基本概念和发展历程，时间为3分钟。教学进程安排二、实施本次课教学内容【课堂教学】阶段目标1：介绍大模型的概况（50分钟）引入（5分钟）通过讲述一个科幻故事片段，引出大语言模型在创意写作中的应用，激发学生的学习兴趣，如“在一个遥远的未来，人类与机器人和平共处，直到一个神秘的病毒开始影响机器人的行为，导致它们开始质疑自己的存在意义……”引出大语言模型的概念。讲解（35分钟）讲解大语言模型的基本概念，强调其庞大的参数规模、深度学习基础以及在自然语言处理任务中的广泛应用。详细阐述Transformer架构，包括编码器和解码器的结构、自注意力机制的作用，结合图示帮助学生理解其工作机制。介绍多模态大语言模型的特点和优势，说明如何融合文本、图像、视频等不同模态的数据，列举百度文心、阿里通义和腾讯元宝等多模态大语言模型的应用实例。分析大语言模型的发展历程，从早期的自然语言处理技术到Transformer模型的革命性突破，以及大语言模型在参数规模、性能等方面的快速发展。探讨大语言模型的优势，如强大的语言理解和生成能力、跨语言处理能力；同时指出其面临的挑战，包括数据隐私问题、计算资源和能源消耗、模型决策的“黑箱”现象、社会偏见学习以及模型安全性等问题。讲解提示词的设计启发式规则和模式，并通过案例引导学生理解。讨论（5分钟）组织学生分组讨论，针对“大语言模型的发展是否会取代人类的创作能力”这一话题展开辩论，引导学生思考大语言模型与人类智能的关系，促进学生对大语言模型的深入理解。思政引入（3分钟）在讲解大语言模型优势与挑战时，强调科技发展的同时要关注数据隐私保护、社会公平等伦理问题，培养学生的社会责任感和科技伦理意识，使学生明白在利用大语言模型推动社会进步的过程中，要坚守道德底线和法律法规，确保技术发展造福人类。小结（2分钟）总结大语言模型的基本概念、架构原理、发展历程、优势与挑战，以及多模态大语言模型的特点，让学生对本节课所学知识有一个清晰的框架。阶段目标2：通过实际动手操作，让学生感受大模型在日常学习和生活中的用途（30分钟）操作演示（10分钟）教师在课堂上演示如何使用常见的大语言模型工具，如百度文心一言、通义千问等，进行文本生成任务，例如撰写一篇科技新闻报道、创作一首诗歌等，展示如何输入提示词以及对生成结果进行优化的过程。个人实践（15分钟）学生自主选择一个感兴趣的应用场景，如撰写短篇故事、生成产品描述等，使用指定的大语言模型工具进行实践操作，教师在课堂上巡回指导，及时解答学生遇到的问题。操作体验分享（5分钟）邀请几位学生分享他们在实践过程中的经验和体会，包括遇到的问题、解决的方法以及对大语言模型性能的感受等，促进学生之间的相互学习和交流。思政引入（3分钟）引导学生思考如何在日常学习和生活中合理利用大语言模型来提高效率，同时强调在使用过程中要注重原创性和知识产权保护，培养学生的诚信意识和创新精神，使学生认识到大语言模型是辅助工具，真正的创新和价值创造需要人类的智慧和努力。【课堂总结】回顾本次课的主要内容，包括大语言模型的基础知识、架构原理、应用领域以及实际操作方法，强调重点和难点知识，引导学生进一步思考和探索。布置课后作业，要求学生完成以下任务：选择一个具体的应用领域，如教育、医疗、金融等，分析大语言模型在该领域的应用案例，并撰写一篇不少于1000字的报告，详细阐述其应用价值和潜在问题。利用大语言模型工具完成一项具有一定创意性的任务，如为某个产品设计广告文案、创作一幅图像等，并提交任务成果和操作过程记录。【板书设计】大语言模型的基本概念Transformer架构编码器解码器自注意力机制多模态大语言模型大语言模型的发展历程大语言模型的优势与挑战课后学习任务布置阅读一篇关于大语言模型最新研究进展的学术论文，撰写阅读笔记，总结论文的主要观点和创新点。参与线上讨论小组，与其他学生交流对大语言模型在不同领域应用的看法和见解，拓展思维和视野。主要参考资料第7章大语言模型基础及应用（详细内容见相关文档）深度学习与自然语言处理相关教材大语言模型相关的学术论文和研究报告课后总结分析教案第8次课2学时课题人工智能伦理教学目的与要求1.知识目标：让学生掌握人工