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知识。通过学习数据、算法和算力等核心概念，学生能够深入了解人工智能技术的底层支撑。教材内容设计注重理论与实践相结合，通过实例和案例帮助学生理解抽象概念。此外，教材还强调人工智能技术的发展趋势和前沿应用，旨在培养学生的科技视野和探索精神。通过本课的学习，学生将建立起对人工智能技术的基本认知框架，为其后续深入学习奠定基础。 学习目标 信息意识：通过了解数据、算法和算力等人工智能技术基础，学生能够意识到数据、算法和算力在人工智能中的重要性，培养对人工智能技术的敏感性和洞察力。计算思维：通过探究数据、算法和算力等核心要素的工作原理，学生能够理解人工智能技术的基本思维方式和解决问题的方法，培养计算思维和逻辑分析能力。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，探索人工智能技术的基础和应用，培养数字化时代的创新意识和实践能力。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对社会和个人带来的影响，树立正确的科技伦理观念和信息社会责任意识，为未来人工智能的发展做出积极的贡献。 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 展示一些人工智能的应用场景，如智能语音助手、智能推荐系统等，引导学生思考这些应用背后的技术支撑。 观看展示，思考人工智能应用所需的技术基础。 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，强调数据是人工智能的基石，没有高质量的数据就无法训练出高效的模型。讲解数据的质量问题，包括数据的一致性、完整性、准确性和时效性等，以及如何评估和提升数据质量。介绍数据的标注和清洗方法，讲解如何对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据归一化等。演示如何收集和整理数据集，讲解如何从不同的数据源获取数据，如何整合和组织数据以便于后续的模型训练。二、环节二：算法教师活动：介绍算法在人工智能中的作用，强调算法是人工智能的核心，不同的算法适用于不同的问题。讲解机器学习领域的基本算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升等，以及它们的原理和应用场景。讲解深度学习领域的基本算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等，以及它们的原理和应用场景。演示如何选择和调优算法，讲解如何根据问题的特点选择合适的算法，如何调整算法的参数以获得更好的性能。三、环节三：算力教师活动：介绍算力在人工智能中的作用，强调算力是人工智能的支撑，没有足够的算力就无法进行大规模的模型训练和推理。讲解计算资源的概念，包括CPU、GPU和TPU等，以及它们在人工智能计算中的优缺点。讲解硬件加速的概念，包括使用FPGA和ASIC等专用硬件加速人工智能计算的方法。演示如何优化算力资源，讲解如何合理分配和使用计算资源，如何优化算法以降低计算量，如何使用并行计算等技术提高计算效率。 听讲、记笔记，了解数据在人工智能中的重要性和相关工作流程。听讲、思考，了解算法在人工智能中的核心作用和应用。听讲、思考，了解算力在人工智能中的支撑作用和应用。 帮助学生了解数据在人工智能中的基础地位，培养其数据意识和处理能力。让学生深入理解算法在人工智能中的重要性和应用，培养其算法思维和解决实际问题的能力。帮助学生了解算力在人工智能中的基础地位，培养其算力意识和优化能力。 课 ... ...
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