中小学教育资源及组卷应用平台 人工智能技术基础 教学设计 课题 人工智能技术基础 单元 第一单元 学科 信息科技 年级 八年级 教材分析 本课作为《人工智能在身边》单元的第三课，着重介绍了人工智能技术的基础。通过学习数据、算法和算力等概念，学生能够更深入地理解人工智能的工作原理。教材内容设计注重理论与实践相结合，引导学生探究人工智能技术在不同领域的应用。此外，教材还强调人工智能技术的局限性和未来发展，旨在培养学生的批判性思维和探索精神。 学习目标 信息意识：通过对数据、算法和算力等人工智能技术基础的学习，学生能够意识到数据、算法和算力在人工智能技术中的重要性，培养关注人工智能技术发展的意识。计算思维：通过探究数据、算法和算力等核心要素，学生能够理解人工智能技术的底层逻辑和工作机制，培养计算思维和问题解决能力。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具和资源进行自主学习和创新实践，培养数字化时代的核心素养。信息社会责任：在学习过程中，学生能够认识到人工智能技术应用对社会的影响，树立正确的科技伦理观念和信息社会责任意识。 重点 了解数据、算法 难点 掌握算力 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入新课 通过展示一些人工智能的应用场景，引导学生思考这些应用背后的技术支撑，进而引出本课的主题———人工智能技术基础。 观看展示，思考人工智能应用与技术基础的关系。 通过实际应用场景的展示，激发学生的学习兴趣和好奇心，为后续学习打下基础。 讲授新课 一、环节一：数据教师活动：介绍数据在人工智能中的作用，即数据是人工智能技术的基石，通过数据训练和优化模型，实现各种智能应用。讲解数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性等，以及如何评估和改善数据质量。介绍数据的标注和清洗方法，如何对数据进行预处理，使其满足人工智能应用的需求。讲解如何收集和整理数据集，包括数据集的划分、标注和校验等。二、环节二：算法教师活动：介绍算法在人工智能中的作用，即通过算法实现对数据的分析和处理，进而实现各种智能应用。讲解机器学习领域的基本算法，如分类、聚类、回归等，以及这些算法的原理和应用场景。介绍深度学习领域的基本算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，以及这些算法的原理和应用场景。讲解算法的选择和调优方法，如何根据实际应用需求选择合适的算法，并进行参数调整和优化。三、环节三：算力教师活动：介绍算力在人工智能中的作用，即算力是实现人工智能应用的重要支撑。讲解计算资源的概念，包括CPU、GPU、FPGA等，以及这些计算资源在人工智能中的应用场景和优缺点。介绍硬件加速的概念和方法，如何通过硬件加速提高人工智能应用的性能和效率。讲解算力的需求和优化方法，如何根据实际应用需求合理分配和优化计算资源。 听讲、记笔记，了解数据在人工智能中的基础地位。听讲、思考，了解算法在人工智能中的核心地位。听讲、思考，了解算力在人工智能中的支撑作用 帮助学生了解数据在人工智能中的重要性，培养其信息意识和数据处理能力。让学生深入了解算法在人工智能中的作用，培养其计算思维和算法分析能力。帮助学生了解算力在人工智能中的重要性，培养其信息素养和科技探索精神。 课堂练习 布置与人工智能技术基础相关的练习题，如简答题、选择题等，要求学生完成。 完成练习题，巩固所学知识。 通过课堂练习，巩固学生对所学知识的理解，提高其解决问题的能力。 课堂小结 总结本节课的主要内容，强调人工智能技术基础的重要性，引导学生思考如何在实际生活中应用这些知识。 听讲、回顾所学内容。 为学生提供一个复习和反思的机会，帮助他们发现和解决学习中的问题，提高学习效果。 板书 人 ... ...
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