第9课 人工智能中的机器学习 教案4 八下信息科技浙教版（2023）

中小学教育资源及组卷应用平台 人工智能中的机器学习 教学设计 课题 人工智能中的机器学习 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 八年级 教材分析 本课是浙教版2023信息科技八年级第二单元《智能技术初体验》中的第9课《人工智能中的机器学习》。本课着重介绍了机器学习的基本原理、有监督学习和无监督学习以及机器学习的应用。通过本课的学习，学生可以了解机器学习的概念、发展历程和应用领域，掌握有监督学习和无监督学习的基本原理和常用算法，为后续学习机器学习相关课程打下基础。同时，本课还注重培养学生的逻辑思维和问题解决能力，提高学生的信息素养和科技创新能力。 学习目标 信息意识：学生对机器学习有基本了解，意识到其在人工智能中的重要地位。培养学生对机器学习的敏感性和主动探究意识，为后续深入学习打下基础。计算思维：掌握机器学习的基本原理，理解监督学习与无监督学习的概念和区别。学生能够运用计算思维解决简单的机器学习问题，培养逻辑推理和问题解决能力。数字化学习与创新：利用数字化工具和资源进行机器学习的实践操作，如使用机器学习平台进行模型训练。鼓励学生在数字化环境中探索机器学习的创新应用，培养其科技创新能力。信息社会责任：了解机器学习的伦理和社会责任问题，如数据隐私、算法偏见等。培养学生在使用和开发机器学习技术时遵循法律法规和社会道德规范，形成正确的信息社会责任意识。 重点 了解机器学习的基本原理 难点 掌握有监督学习与无监督学习、机器学习的应用 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入新课 通过展示一些常见的机器学习应用，如语音助手、推荐系统等，引起学生对机器学习的兴趣。 观察展示的机器学习应用，思考机器学习的原理和应用价值。 通过展示实际应用，让学生对机器学习有直观的认识，激发学生的学习热情。 讲授新课 环节一、机器学习的基本原理教师活动：讲解机器学习的基本概念，包括输入数据、输出标签和学习算法。解释机器学习如何从大量的数据中提取出有用的信息和知识。深入讲解机器学习的基本原理，包括如何通过学习算法对输入数据进行训练，得到一个能够预测输出标签的模型。解释模型如何随着训练数据的增加而逐渐优化。介绍常见的机器学习算法，如线性回归、决策树和神经网络等，并解释它们的工作原理和适用场景。环节二、有监督学习与无监督学习教师活动：讲解有监督学习的概念，即根据已知的输入数据和对应的输出标签进行学习的过程。介绍常见的有监督学习算法，如分类和回归。讲解无监督学习的概念，即在没有已知输出标签的情况下，通过学习输入数据之间的相似性和关联性来进行学习的过程。介绍常见的无监督学习算法，如聚类和降维。对比有监督学习和无监督学习的区别和联系，强调它们在不同场景下的应用和优劣。环节三、机器学习的应用教师活动：介绍机器学习在图像识别领域的应用，如人脸识别、物体检测等。通过实例演示机器学习在图像识别中的重要性和优势。介绍机器学习在语音识别领域的应用，如语音转文字、语音合成等。通过实例演示机器学习在语音识别中的重要性和优势。介绍机器学习在自然语言处理领域的应用，如机器翻译、情感分析等。通过实例演示机器学习在自然语言处理中的重要性和优势。 听讲并记录重点，理解机器学习的基本原理和流程。听讲并记录重点，理解有监督学习和无监督学习的基本概念和常见算法。听讲并记录重点，了解机器学习在不同领域的应用和价值。 帮助学生了解机器学习的基本概念和原理，为后续学习打下基础。让学生了解有监督学习和无监督学习的基本概念和常见算法，为后续深入学习打下基础。帮助学生了解机器学习的应用价值和潜力，激发学生的学习热情和探究欲望。 课堂练习 布置课堂练习任务，让 ... ...