高二信息技术：人工智能初步教学课件

AICOURSE人工智能初步：从概念到未来概念·技术·应用·思辨授课对象：高二学生课程导览01走进人工智能从生活现象到概念界定02智能从何而来数据算法算力三大支柱03技术如何实现机器学习与神经网络原理04智能改变生活典型应用场景与学科价值05智能时代的思考伦理挑战与青少年责任人工智能基础走进人工智能智能早已融入日常从身边的智能现象出发，认识人工智能01身边的智能生活人工智能不是遥远的技术，它早已融入日常这些现象的共同点，是机器表现出类似人类的学习与判断能力01身边的智能解锁人脸解锁与语音助手应答，背后是人工智能在运转推荐短视频与购物平台的个性化推荐，由算法实时计算生成导航导航软件自动规划避堵路线，依赖智能路径优化家居智能音箱、扫地机器人走进家庭，成为生活帮手02智能的运转应答人脸解锁与语音助手应答，背后是人工智能在运转算法短视频与购物平台的个性化推荐，由算法实时计算生成规划导航软件自动规划避堵路线，依赖智能路径优化帮手智能音箱、扫地机器人走进家庭，成为生活帮手什么是人工智能人工智能是让机器模拟人类智能行为的技术人工智能，是让计算机完成需要人类智能才能完成的任务人工智能的四大能力感知：识别图像、声音、文字理解：分析语言含义与上下文学习：从数据中总结规律决策：依据规律做出判断与普通程序的区别普通程序按固定规则运行人工智能可从数据中习得规则人工智能发展历程人工智能历经三次浪潮，曲折前行AI发展五阶段孕育期·1950年图灵提出图灵测试诞生·1956年达特茅斯会议正式提出人工智能概念第一次浪潮·1956-1970s符号主义与逻辑推理兴起第二次浪潮·1980s专家系统投入实际应用第三次浪潮·2006至今深度学习崛起，大模型涌现人工智能基础智能从何而来三大支柱缺一不可数据、算法与算力共同支撑智能02智能的三大支柱数据、算法、算力，是人工智能的三大支柱数据训练模型的原料如同

教材与习题算法处理数据的方法如同

学习的思路算力支撑计算的硬件如同

学习的精力三者

缺一不可没有数据无从学习，没有算法无法提炼，没有算力难以运转数据是食材，算法是菜谱，算力是灶火，共同做成一道智能大餐数据是智能的燃料数据是人工智能学习的原材料数据质量决定模型效果：数据越丰富、越准确，学习效果越好数据基石2项数据形式图像、语音、文字、传感器信号等数据标注为数据打上标签，让机器知道正确答案算力算法双轮驱动算法决定怎么学，算力决定学多快算法与算力协同共进：算法优化降低算力需求，算力提升承载更大模型算法解决问题从数据中发现规律一系列解决问题的步骤与规则对新数据作出预测或判断依据已有规律泛化到未知样本算力计算能力图形处理器擅长并行计算依赖芯片与云计算，成为训练主力云计算让算力按需使用像水电一样随取随用人工智能基础技术如何实现让机器学会学习揭开机器学习与神经网络的面纱03让机器学会学习机器学习的核心，是让机器从数据中自己找规律传统编程规则驱动人写好规则由开发者编写代码机器照做按既定指令逐条执行执行方式按既定指令逐条执行机器学习数据驱动人提供数据机器自己总结规则核心差异规律从数据中发现执行方式模型从样本中归纳经典类比类比理解学生做题从大量例题中归纳解题方法经验积累见多识广后举一反三与ML共性数据越多，判断越准三大学习方式不同的学习方式，对应不同的学习任务监督学习核心原理数据带标签，让机器学会分类与预测典型示例识别垃圾邮件，区分正常邮件有标签分类预测无监督学习核心原理数据无标签，让机器自行发现规律与分组应用示例无明显分类，自动聚类总结无标签聚类分组强化学习核心原理通过试错与奖励不断调整策略应用示例下棋与游戏对战，迭代出最优试错奖励策略迭代神经网络与深度学习神经网络模仿人脑结构，深度学习是多层神经网络1单元01神经单元基本处理单元接收输入加权求和，经激活函数输出2单元02网络汇聚分层连接大量神经元分层连接层层传递与抽象3单元03深度扩展复杂任务处理网络层数更多、参数更多能处理复杂任务大模型与生成式人工智能大规模预训练模型带来生成能力的跃升大模型与生成式智能的本质，是按已有内容续写下一个可能的词与像素大模型海量数据训练，参数规模巨大生成式AI生成文字、图像、音频、视频工作原理根据已有内容预测下一个词或像素，逐步生成文本创作对话问答图像生成代码辅助局限警示可能生成看似合理却不准确的内容，需人工核实应用原则：结果须经复核与人工判断人工核实人工智能应用智能改变生活智能赋能千行百业看人工智能如何改变我们的世界04让机器看懂与听懂感知智能，让机器拥有看与听的感官计算机视觉识别图像中的物体、人脸与场景语音识别把说的话转换成文字语音合成把文字转换成自然语音自然语言处理理解与生成人类语言智能推荐与智慧生活智能推荐，让信息主动找到你智能推荐让信息主动找到你，让生活更智慧推荐原理根据历史行为与人群特征，预测你可能喜欢的内容应用场景短视频购物音乐新闻推送智慧生活智能家居联动智能助手安排日程风险提醒信息茧房推荐算法可能带来信息茧房，需主动拓宽视野人工智能赋能行业人工智能正成为推动各行业升级的通用技术医疗辅助影像诊断加速药物研发交通自动驾驶智能调度教育个性化学习智能批改农业病虫害识别精准种植制造质量检测设备预测维护人工智能不是替代人的答案，而是拓展人的可能人工智能基础智能时代的思考技术向善，责任在肩理性看待人工智能，做负责任的数字公民05技术背后的隐忧技术是把

双刃剑

，需要理性看待其风险隐私安全数据泄露个人数据被大量采集，存在泄露风险。就业冲击岗位替代部分重复性岗位可能被替代。算法偏见不公平判断训练数据偏差会带来不公平的判断。信息真假内容伪造换脸、伪造内容增加辨别难度。过度依赖独立思考可能削弱独立思考与实践能力。人工智能伦理与治理技术向善，需要规则与责任共同守护技术发展不能脱离法律与道德的约束伦理原则以人为本坚持人的主体地位，技术服务于人公平公正避免偏见与歧视，保障权益平等透明可解释决策过程开放可见、结果可被理解治理要点隐私保护数据采集与使用需合法合规安全可控关键领域应用需人工监督与审核全球治理各国出台规范，推动负责任的人工智能青少年的数字素养做负责任、有智慧的数字公民数字素养，是智能时代青少年的必修课提升辨别力对网络信