初识人工智能———机器学习的原理 教学设计 教学目标 1.能从人类和机器识别苹果和梨的过程中，知晓人类和机器的认知过程。 2.感受人工智能带来的便捷，了解机器学习的原理，初步建立大脑学习与机器学习的差异。 3.能初步了解机器学习模拟的是人脑的思维过程，机器学习时获得的数据越多，应用时得到的结果越准确。 教学重难点 重点：了解与体会人类识别苹果和梨这一过程，大脑经历“观察—归纳—识别”的认知过程。 难点：初步了解机器识别需要模拟大脑的思维过程，需经历“学习—建模—应用”的过程。 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 （一）引入 1. 欢迎观看信息技术课堂之《机器学习的原理》。 机器学习是实现人工智能的基本方法之一。那什么是机器学习呢？machinelearning。字面意思很好理解，就是让机器去学习，而不是我们给它固定的指令，去完成某项任务。 2. 这里有一张水果合影，能马上识别出水果的种类吗？ 3. 这是苹果，这是梨，聪明的我们是如何识别出的呢？ 观看微课，明确微课主题。对照片上的水果进行识别，感受识别过程。联系实际，思考刚刚经历的识别过程。 通过图片展示，学生开展对水果的识别，有助于学生体会到自己识别水果的过程，培养学生分析、思考和归纳总结的能力。 （二）新课 通过我们的身体感官，能用眼睛看“外型”和“颜色”，用鼻子闻“气味”，可以用手摸“形状”和“果皮粗糙程度”，还可以用舌头尝出“味道”等方式，身体感官观察外观，继而根据特征进行归纳，最后就可以顺利的识别出苹果和梨。 当识别苹果和梨时，可以归纳出大脑经历的认知过程是“观察—归纳—识别”。 当前正处于人工智能高速发展时期，机器学习是人工智能研究的核心知识，是否可以使用机器来识别出苹果和梨呢？ 使用机器识别苹果和梨，不是简单的告诉机器红色的物品是苹果，黄色的物品是梨，这样就会造成机器看到红色物品就直接判断为苹果，黄色就直接判断为梨，这就会导致机器无法准确识别。 那可怎么办呢？智慧的我们让机器模拟人类大脑的认知过程，就能实现苹果和梨的准确识别。 我们首先为机器提供苹果和梨的照片数据用于学习，其次通过程序从多张苹果和梨的图片中归纳出多种特征建立模型，最后运用摄像头进行苹果和梨的准确识别。这就是模拟人脑识别的机器学习过程。 机器识别苹果和梨时，可以归纳出“学习—建模—应用”是它经历的过程。 机器学习时的数据如果足够多，就会更容易建模归纳出特征，应用时得到的结果更精准。 观看微课，联系生活实际，思考自己运用了哪些身体感官来观察苹果和梨的外观，得到了哪些特征，从而完成识别工作。 思考如何让机器来实现苹果和梨的识别工作，了解让机器完成识别工作需要让机器模拟大脑的认知过程。 在人类识别苹果和梨的过程中，让学生了解到能运用我们身体的多种感官来观察得到物体的外观，归纳相关特征，完成苹果和梨的识别工作，从而让学生知晓人类识别苹果和梨的过程是“观察—归纳—识别”。 要想让机器来识别苹果和梨，需要让机器模拟大脑的思维，还需要给机器提供大量的苹果和梨的照片，让机器能从图片中归纳出特征，从而完成建模工作，最后用摄像头完成识别工作。 （三）拓展应用 在我们的身边还有哪些“人工智能应用”运用“学习—建模—应用”的过程呢 无人值守停车场、人脸识别、智能物流、无人驾驶等都运用了机器学习的“学习—建模—应用”过程。 结合生活实际，思考自己身边还有哪些人工智能应用运用到了“学习—建模—应用”的过程。 通过提问，引导学生联系生活实际进行思考，强化对机器学习原理的理解。 （四）总结 机器学习模拟的是人脑的思维过程，机器学习时获得的数据越多，应用时得到的结果越准确。 思考、回忆和理解机器识别苹果和梨 ... ...
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