第1章人工智能概述1.2工智能发展历程和现状 教案（表格式）-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案）（人教-中图版2019）

《信息技术-人工智能初步》教案 课 题 第1章人工智能概述1.2工智能发展历程和现状 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 了解人工智能的发展历程，包括三个主要阶段和每个阶段的关键事件和技术进展。 掌握人工智能从早期尝试到符号推理、从专家系统到知识工程、再到大数据与深度学习的发展脉络。 认识人工智能发展中的重要人物、理论和模型，如艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙的“逻辑理论家”及“通用问题求解机”，弗兰克·罗森布拉特的感知机模型，以及深度学习的突破性算法。 理解人工智能的现状，包括智能接口技术研究、大规模并行计算、大数据和深度学习等领域的最新进展。 探讨人工智能的未来发展趋势，包括技术融合、人机协作增强和自主智能系统的创建。 思考人工智能对社会、经济、文化等方面的影响，以及在解决复杂问题中的潜在作用和挑战。 学习重难点 教学重点： 人工智能的起源与发展：重点讲解达特茅斯会议的历史意义，以及人工智能发展的三个主要阶段：从早期尝试到符号推理、从专家系统到知识工程、从大数据到深度学习。 关键技术和里程碑：介绍在人工智能发展过程中的关键技术和里程碑事件，如搜索算法、逻辑理论家、专家系统DENDRAL、LISP和PROLOG编程语言、MACSYMA等。 深度学习的兴起与影响：阐述深度学习如何成为人工智能领域的重要突破，以及它在图像识别、自然语言处理等领域的应用和影响。 人工智能的现状与趋势：讨论当前人工智能技术在智能接口、大规模并行计算、大数据和深度学习方面的最新进展，以及人工智能发展的三大趋势。 教学难点： 理解和掌握人工智能的历史脉络：学生需要理解人工智能发展的不同阶段及其背后的技术和社会背景，这需要较强的历史和技术综合理解能力。 深度学习原理的理解：深度学习是当前人工智能的核心技术之一，其复杂的网络结构和学习机制对学生的理解构成挑战。 人工智能伦理和未来展望：探讨人工智能对社会的影响、潜在的风险以及如何构建负责任的人工智能，这涉及到跨学科的知识和对未来趋势的洞察力。 人工智能与其他学科的交叉融合：人工智能的发展不仅仅局限于技术层面，它与哲学、心理学、经济学等多个学科有着紧密的联系，理解这种交叉融合对于学生来说是一个挑战。 教学方法 历史回顾法：通过回顾人工智能的发展历程，从达特茅斯会议开始，讲述了人工智能从初期到现代的各个发展阶段。这有助于学生理解人工智能的发展脉络和技术进步。 案例分析法：介绍了多个重要的人工智能项目和研究成果，如逻辑理论家、感知机模型、MYCIN系统等，以及这些成果背后的科学家和他们的贡献。这种方法可以加深学生对人工智能技术和理论的理解。 图表辅助教学：使用图表（如图1.2.2）来直观展示人工智能发展的关键节点和重要人物，帮助学生更好地记忆和理解课程内容。 技术演进讲解：详细解释了从早期的基础算法到现代的深度学习和大数据处理技术的演进过程。通过讲解技术的逐步发展和改进，学生能够明白当前技术是如何基于以往技术建立起来的。 趋势预测与展望：分析了人工智能的未来发展趋势，包括混合增强人工智能和自主无人系统的发展前景。这不仅增加了课程的前瞻性，也能激发学生对未来技术的兴趣和思考。 交叉学科关联：强调了人工智能与其他科学领域的交叉融合，说明人工智能不是一个孤立发展的领域，而是与多个学科相互影响和促进的。 实际应用示例：通过介绍人工智能在图像识别、自然语言处理等领域的应用，使学生能够看到理论知识在实际中的应用，增强学习的实践意义和职业相关性。 课前准备 明确教学目标 让学生了解人工智能（AI）的基本概念、发展历程和现状。 使学生理解AI发展过程中的重要里程碑和转折点。 培养学生对于AI未来发展趋势的认识和思考能力。 教 ... ...